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小天体导航陆标深度学习预测框匹配算法
1
作者
肖扬
李帅
+2 位作者
王光泽
邵巍
姚文龙
《深空探测学报（中英文）》
CSCD
北大核心
2022年第4期400-406,共7页
深度学习算法对小天体陨石坑等导航陆标的识别率比传统算法高,但难以实现在多种图像变化下的匹配,针对此问题提出一种基于特征描述符的识别预测框描述方法,并完成识别结果的匹配。该算法首先确定识别预测框圆形支撑区域,构建具有旋转平...
深度学习算法对小天体陨石坑等导航陆标的识别率比传统算法高,但难以实现在多种图像变化下的匹配,针对此问题提出一种基于特征描述符的识别预测框描述方法,并完成识别结果的匹配。该算法首先确定识别预测框圆形支撑区域,构建具有旋转平移、尺度和亮度不变性的10维特征描述符,采用描述符向量间相对距离对预测框匹配。仿真结果表明该算法对不同变换下图像都具有较强的鲁棒性,预测框正确匹配率达到90%以上,可为小天体探测导航提供技术支持。
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关键词
深度学习
导航陆标
支撑区域
特征描述符
预测框匹配
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职称材料
题名
小天体导航陆标深度学习预测框匹配算法
1
作者
肖扬
李帅
王光泽
邵巍
姚文龙
机构
青岛科技大学自动化与电子工程学院
出处
《深空探测学报（中英文）》
CSCD
北大核心
2022年第4期400-406,共7页
基金
国家自然科学基金资助项目(61773227,61971253)。
文摘
深度学习算法对小天体陨石坑等导航陆标的识别率比传统算法高,但难以实现在多种图像变化下的匹配,针对此问题提出一种基于特征描述符的识别预测框描述方法,并完成识别结果的匹配。该算法首先确定识别预测框圆形支撑区域,构建具有旋转平移、尺度和亮度不变性的10维特征描述符,采用描述符向量间相对距离对预测框匹配。仿真结果表明该算法对不同变换下图像都具有较强的鲁棒性,预测框正确匹配率达到90%以上,可为小天体探测导航提供技术支持。
关键词
深度学习
导航陆标
支撑区域
特征描述符
预测框匹配
Keywords
deep learning
navigation landmarks
support area
feature descriptor
prediction frame matching
分类号
V448.2 [航空宇航科学与技术—飞行器设计]
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职称材料
题名
作者
出处
发文年
被引量
操作
1
小天体导航陆标深度学习预测框匹配算法
肖扬
李帅
王光泽
邵巍
姚文龙
《深空探测学报（中英文）》
CSCD
北大核心
2022
0
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