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申请/专利权人：东南大学
摘要：本发明涉及一种无人机图像和卫星图像的景象匹配方法，该方法包括以下步骤：首先，将无人机捕获的图像以及相应的卫星图像的输入景象匹配模型，并通过数据增强模块进行预处理；其次，通过特征提取模块对图像进行特征提取，并通过Head模块进行特征集成；然后，通过表示学习、度量学习和互学习三种监督学习方法训练模型；最后，通过计算无人机与卫星图像之间的余弦相似度来进行匹配。与现有技术相比，本发明通过提高景象匹配模型的准确性和鲁棒性，有效减少了无人机图像和卫星图像在匹配过程中容易出现无匹配甚至匹配失败的问题。
主权项：1.一种无人机图像和卫星图像的景象匹配方法，其特征在于，包括以下步骤：步骤1：将无人机捕获的图像以及相应的卫星图像的输入景象匹配模型，并通过数据增强模块进行预处理；步骤2：通过特征提取模块对图像进行特征提取，并通过Head模块进行特征集成；步骤3：通过表示学习、度量学习和互学习三种监督学习方法训练模型；步骤4：通过计算无人机与卫星图像之间的余弦相似度来进行匹配。
全文数据：
权利要求：
百度查询： 东南大学 一种无人机图像和卫星图像的景象匹配方法
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