一种基于多尺度语义特征融合的局部特征检测描述方法

本发明公开一种基于多尺度语义特征融合的局部特征检测描述方法，首先通过单应性变换及金字塔特征提取范式，结合动态权重融合生成初步的特征描述子。接着利用并行卷积与自注意力对图像进行多维度特征融合，从粗到精、由局部到全局的方式提取更丰富的局部描述子信息。然后通过引入语义加权的三元组损失函数优化特征的鲁棒性与判别能力，进一步提高特征的全局表征能力。最后使用语义分割网络生成类别可知的全局掩膜信息以引导特征点筛选，从而更有效地捕捉到全局特征，减少动态物体的干扰。本发明方法显著提高了在复杂场景下的特征检测描述效果，具有较高的计算效率和准确性，对机器人导航、无人驾驶等技术应用具有重要的现实意义。