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公开(公告)号：CN117351246B
公开(公告)日：2024-04-09
申请号：CN202311355526.7
申请日：2023-10-18
Applicant: 暨南大学
IPC: G06V10/75 , G06V10/80 , G06V10/84 , G06V10/762 , G06V10/82
Abstract: 本发明涉及图像匹配领域，尤其涉及一种误匹配对去除方法、系统及可读介质。一种误匹配对去除方法，包括：获取初始匹配对集；基于注意力机制针对所述初始匹配对集进行特征提取得到多层次深度特征；对所述多层次深度特征执行特征融合操作，得到所述初始匹配集的综合特征表示；基于所述综合特征表示获取每个匹配对的匹配概率，进而基于所述匹配概率对去除错误匹配对。针对初始匹配对集基于注意力机制针对所述初始匹配对集进行特征提取得到多层次深度特征；对所述多层次深度特征进行逐层融合操作得到所述初始匹配集中每个匹配对的匹配概率，进而基于所述匹配概率对去除错误匹配对。可以有效去除离群点信息的干扰，增强模型的准确性和稳定性，在各种应用场景中表现更好。
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公开(公告)号：CN117455994A
公开(公告)日：2024-01-26
申请号：CN202311472686.X
申请日：2023-11-07
Applicant: 暨南大学
Abstract: 本发明涉及人工智能领域，尤其涉及一种相机位姿估计方法、系统、电子设备及可读介质。一种相机位姿估计方法，包括：获取第一图像和第二图像之间的初始匹配集；所述第一图像和所述第二图像为针对同一场景的不同角度的图像；基于优化网络对所述初始匹配集进行误匹配去除操作，得到优化匹配集；所述优化网络基于多阶段几何语义注意力网络构建得到；基于所述优化匹配集获取相机位姿结果。通过对误匹配的去除，使得第一图像和第二图像之间的特征匹配结果更佳精准，以此进行相机位姿估计时，结果更佳准确。
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公开(公告)号：CN117351246A
公开(公告)日：2024-01-05
申请号：CN202311355526.7
申请日：2023-10-18
Applicant: 暨南大学
IPC: G06V10/75 , G06V10/80 , G06V10/84 , G06V10/762 , G06V10/82
Abstract: 本发明涉及图像匹配领域，尤其涉及一种误匹配对去除方法、系统及可读介质。一种误匹配对去除方法，包括：获取初始匹配对集；基于注意力机制针对所述初始匹配对集进行特征提取得到多层次深度特征；对所述多层次深度特征执行特征融合操作，得到所述初始匹配集的综合特征表示；基于所述综合特征表示获取每个匹配对的匹配概率，进而基于所述匹配概率对去除错误匹配对。针对初始匹配对集基于注意力机制针对所述初始匹配对集进行特征提取得到多层次深度特征；对所述多层次深度特征进行逐层融合操作得到所述初始匹配集中每个匹配对的匹配概率，进而基于所述匹配概率对去除错误匹配对。可以有效去除离群点信息的干扰，增强模型的准确性和稳定性，在各种应用场景中表现更好。
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公开(公告)号：CN117455994B
公开(公告)日：2024-06-14
申请号：CN202311472686.X
申请日：2023-11-07
Applicant: 暨南大学
Abstract: 本发明涉及人工智能领域，尤其涉及一种相机位姿估计方法、系统、电子设备及可读介质。一种相机位姿估计方法，包括：获取第一图像和第二图像之间的初始匹配集；所述第一图像和所述第二图像为针对同一场景的不同角度的图像；基于优化网络对所述初始匹配集进行误匹配去除操作，得到优化匹配集；所述优化网络基于多阶段几何语义注意力网络构建得到；基于所述优化匹配集获取相机位姿结果。通过对误匹配的去除，使得第一图像和第二图像之间的特征匹配结果更佳精准，以此进行相机位姿估计时，结果更佳准确。
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