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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

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成果名称: 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 关键字: 地点 , 图像 , 全局 , 彩色 , 局部 , 红外 , 损失 , 卷积 , rank , 共享 应用行业: 计算机、通信和其他电子设备制造业
高新技术领域: 电子信息技术 所在地: 江苏省 知识产权类型: 发明专利
知识产权编号: CN202310393382.8 成果体现形式: 成果属性:
成果所处阶段: 授权 成果水平: 国内先进 研究形式:
学科分类: 战略新兴产业: 新一代信息技术 课题来源:
第一完成单位名称: 南通大学 第一完成单位属性: 技术成熟度:
合作方式: 技术转让 交易价格(万): 5.00 所属十强产业:

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。

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