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申请/专利权人：南京航空航天大学
摘要：本发明公开了一种基于多特征融合的多模态舰船目标关联方法，包括如下步骤：首先根据多模态目标检测所得结果，将多模态舰船目标从原图上按照一定大小切割成只包含舰船目标和少量背景的子图像块，然后利用神经网络提取子图像块的深度特征形成特征向量，不同模态图像的目标之间构建余弦距离矩阵；同时根据多模态检测结果提取各模态舰船目标位置信息构建欧式距离矩阵；考虑到不同模态图像检测到的目标数量不同的情况，以最大目标数量的模态的目标数量构建匹配矩阵，目标数量少于矩阵维度的模态通过加入极值点进行补充；融合神经网络提取的深度特征和检测结果提取的位置特征构建代价矩阵，通过匈牙利算法计算得到最小代价匹配结果，即多模态目标关联结果。
主权项：1.一种基于多特征融合的多模态舰船目标关联方法，其特征在于，包括如下步骤：1获取多模态的目标检测结果，从原图上将目标按照设定大小切磋成包含目标的子图像块；2以最大目标数量模态的目标数量构建匹配代价矩阵，目标数量少于矩阵维度的模态通过加入极值点进行补充；3利用神经网络提取各子图像块的深度特征形成特征向量，不同模态之间构建余弦相似度代价矩阵；4利用所述多模态目标检测结果提取出目标位置信息构建欧式距离代价矩阵；5融合余弦相似度代价矩阵和欧式距离代价矩阵构建匹配代价矩阵，使用匈牙利算法计算得到多模态目标关联结果。
全文数据：
权利要求：
百度查询： 南京航空航天大学 一种基于多特征融合的多模态舰船目标关联方法
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