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申请/专利权人：中国科学院国家空间科学中心
摘要：本发明涉及图像数据处理技术领域，尤其涉及基于图像增强与场景语义优化的视觉地点识别方法及系统，基于部署在无人车上的深度相机实现，所述方法包括：将深度相机采集的若干帧场景图像进行图像增强处理，并将图像增强处理后的场景图像与查询图像分别输入到预先建立和训练好的语义特征处理模型中，实现多准则语义提取和多级别增强，输出每帧场景图像的语义特征和查询图像的语义特征；在圆形范围内基于距离的奖惩方式，对每帧场景图像的语义特征和查询图像的语义特征进行特征匹配，得到对应的空间评分；根据空间评分，输出评分最高的图像作为与查询图像符合的视觉地点识别结果。
主权项：1.一种基于图像增强与场景语义优化的视觉地点识别方法，基于部署在无人车上的深度相机实现，所述方法包括：将深度相机采集的若干帧场景图像进行图像增强处理，并将图像增强处理后的场景图像与查询图像分别输入到预先建立和训练好的语义特征处理模型中，实现多准则语义提取和多级别增强，输出每帧场景图像的语义特征和查询图像的语义特征；在圆形范围内基于距离的奖惩方式，对每帧场景图像的语义特征和查询图像的语义特征进行特征匹配，得到对应的空间评分；根据空间评分，输出评分最高的图像作为与查询图像符合的视觉地点识别结果；所述语义特征处理模型包括：语义特征提取模块和特征聚合模块；其中，所述语义特征提取模块，用于分别生成距离描述符、上下文描述符和边缘描述符，经标准化处理，分别生成距离准则、上下文准则和边缘准则，得到每个准则对应的特征值，对特征值分类得到每个准则下的语义标签，基于多准则决策进行置信度评分，选取评分最高的语义特征并输出；所述特征聚合模块，用于对语义特征提取模块输出的语义特征经过特征增强和多次拼接，输出聚合后的语义特征；所述在圆形范围内基于距离的奖惩方式，对每帧场景图像的语义特征和查询图像的语义特征进行特征匹配，得到对应的空间评分；包括：从查询图像与场景图像匹配的语义特征对k中定义一个中心点xek，并根据设定半径为r的圆形区域P中的每个点xpk来计算分数,对偏移量超过设定阈值的特征进行惩罚，得到对应的空间评分。
全文数据：
权利要求：
百度查询： 中国科学院国家空间科学中心 基于图像增强与场景语义优化的视觉地点识别方法及系统
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