面向eVTOL野外环境的深度学习特征提取方法

本发明提供了一种面向eVTOL野外环境的深度学习特征提取方法，包括：基于合成数据，对特征检测模型进行预训练；基于图像显著性检测方法，对真实野外下视训练图像进行自动标注；利用已标注特征点的真实野外下视训练图像，对特征提取模型进行训练；将eVTOL真实拍摄下视图像输入特征提取模型，得到图像特征点和特征点描述子。本发明基于合成数据的特征检测与模型预训练，结合基于图像显著性检测方法的自动标注以及使用困难负样本挖掘的特征提取模型训练，整体提高了深度学习模型在eVTOL野外环境特征提取任务中的训练效率和性能，能够更好地满足eVTOL野外建图与定位的实际需求。