[发明专利]一种基于全局和局部特征联合约束的跨模态地点识别方法在审
| 申请号： | 202310393382.8 | 申请日： | 2023-04-13 |
| 公开（公告）号： | CN116580287A | 公开（公告）日： | 2023-08-11 |
| 发明（设计）人： | 梁瑞;王进 | 申请（专利权）人： | 南通大学 |
| 主分类号： | G06V20/00 | 分类号： | G06V20/00;G06N3/0464;G06N3/08;G06V10/82;G06V10/42;G06V10/44 |
| 代理公司： | 南京经纬专利商标代理有限公司 32200 | 代理人： | 王毅 |
| 地址： | 226000 江苏省南通市崇*** | 国省代码： | 江苏;32 |
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| 摘要： | 本发明涉及计算机视觉技术领域，具体涉及一种基于全局和局部特征联合约束的跨模态地点识别方法。本发明包括以下步骤：步骤1、分别输入1张彩色图像和红外图像到GLFC‑Net网络模型中；步骤2、利用ResNet50网络和局部分支模块，将步骤1中输入的两种模态的图像生成富含全局性和局部性的共享特征；步骤3、从富含全局性的共享特征中提取对应的全局特征；步骤4、从富含局部性的共享特征中提取对应的局部特征；步骤5、对步骤3获得的全局特征与步骤4获得的局部特征进行全局级别和局部级别联合约束；步骤6、若达到指定的训练轮数，则结束；否则继续完成训练，返回步骤1。本发明增加了对光照不足、视角变化问题的鲁棒性，从而提高了地点识别的准确率。 | ||
| 搜索关键词： | 一种 基于 全局 局部 特征 联合 约束 跨模态 地点 识别 方法 | ||
【主权项】：
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