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申请/专利权人：余姚市机器人研究中心
摘要：本发明公开了一种基于SURF的特征点匹配及筛选方法和装置，旨在解决基于视觉标签的机器人定位系统中，少量错误的特征点匹配导致定位结果有较大误差的问题；首先使用YOLO对待匹配图像进行识别，若出现视觉标签模板，对其进行裁剪，然后对标准图像模板和待匹配图像提取SURF特征点和特征向量，之后使用k最邻近匹配进行SURF特征点匹配，最后使用局部邻域约束方法，通过比对匹配点对与周围特征点的空间结构进行特征点筛选，得到正确无误的匹配点对，从而大大降低特征点匹配错误的几率，切具有良好的精确性和稳定性；结合已知的标签位置信息、相机参数，使用Perspective‑n‑Point方法可以完成机器人位姿的解算。
主权项：1.一种基于SURF的特征点匹配及筛选方法，其特征在于包括如下步骤：步骤1：特征点检测；对待匹配图像和标准图像模板分别进行视觉标签识别，基于识别的视觉标签，进行图像的SURF特征点提取，得到待匹配特征点和目标特征点；步骤2：特征点匹配；基于待匹配特征点与目标特征点间的距离，计算并找到匹配的特征点对；步骤3：匹配点对筛选；相邻的特征点形成领域空间结构，基于匹配点对邻域空间结构的相似性，筛选匹配点对。
全文数据：
权利要求：
百度查询： 余姚市机器人研究中心 一种基于SURF的特征点匹配及筛选方法和装置
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