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申请/专利权人：东北大学;江苏曙光光电有限公司
摘要：本发明提供一种融合语义深度与连续信息的长期视觉定位方法，涉及计算机视觉技术领域，本发明通过对虚拟数据集和真实数据集提取多尺度特征，依次生成语义，深度，语义图，确保提取的多尺度特征包含语义和深度信息，并且利用三元组损失来克服外观变化的影响；利用融合判别器来判别语义‑深度互信息来进一步增加语义和深度信息的准确性；同时利用特征判别器将虚拟数据集上学习的特征提取能力迁移到真实数据集中，增加特征编码器的适应性；利用数据集的连续性进一步提升视觉定位的精度，并使用L1距离计算优化特征间的相似度，本发明利用提取的多尺度特征计算图像之间的相似度，完成长期视觉定位任务。
主权项：1.一种融合语义深度与连续信息的长期视觉定位方法，其特征在于，包括以下步骤：步骤1：获取输入图像，提取输入图像的多尺度特征；步骤2：根据提取的多尺度特征，生成输入图像的语义图和深度图；步骤3：根据提取的多尺度特征，判别多尺度特征的类别；步骤4：调整输入图像顺序为顺序图像，利用图像序列这一潜在特征设计第一约束；所述第一约束为提取的多尺度特征的连续性约束；具体为，对输入图像的远近帧构建相对距离，对与参考样本的相对距离构建连续帧损失；步骤5：计算多尺度特征之间的相似度，在包含位姿图像的待查询数据库中得到与输入图像相似度最近的目标图像。
全文数据：
权利要求：
百度查询： 东北大学 江苏曙光光电有限公司 一种融合语义深度与连续信息的长期视觉定位方法
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