[发明专利]一种基于标准化的深度学习视觉惯导组合导航设计方法有效
| 申请号： | 202110171232.3 | 申请日： | 2021-02-08 |
| 公开（公告）号： | CN112801201B | 公开（公告）日： | 2022-10-25 |
| 发明（设计）人： | 胡斌杰;丘金光 | 申请（专利权）人： | 华南理工大学 |
| 主分类号： | G06V10/774 | 分类号： | G06V10/774;G06V10/77;G06V10/82;G06T7/246;G01C21/16;G01C21/28;G06N3/04;G06N3/08 |
| 代理公司： | 广州市华学知识产权代理有限公司 44245 | 代理人： | 詹丽红 |
| 地址： | 510006 广东省*** | 国省代码： | 广东;44 |
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| 摘要： | 本发明公开了一种基于标准化的深度学习视觉惯导组合导航设计方法，该方法包括以下步骤：设计引入对训练集标签进行标准化操作，计算标签的均值和方差，将标签变换为均值为0、方差为1的分布，保存得到的均值和方差；在网络设计中，为平衡图像数据和惯导数据的贡献，通过网络将惯导特征和图像特征变至同一维度m；在验证阶段或者测试阶段通过上述计算得到的均值和方差对网络输出的结果进行逆标准化操作得到最后的结果。本发明考虑了在基于标准化的深度学习视觉惯导组合导航设计方法中，对训练集标签进行标准化操作，减去了在目标函数中需要进行平衡因子的选择，增加了神经网络的泛化性能，提高了相对位姿预测的准确度。 | ||
| 搜索关键词： | 一种 基于 标准化 深度 学习 视觉 组合 导航 设计 方法 | ||
【主权项】：
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