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申请/专利权人：江苏科技大学
摘要：本发明公开了一种SLAM系统中基于融合双重注意力的特征点提取网络的特征提取方法,包括：建立融合双重注意力的特征点提取网络，并融入现有视觉SLAM框架；将待处理图像转换为灰度图，并通过特征提取模块输出特征图；使特征图经过双重注意力模块获得加权后的特征图；加权后的特征图经过检测模块中的卷积层和描述模块中的卷积层，分别对应生成二进制概率图和稠密特征图；将概率图通过检测模块进行像素重组转换为原始分辨率，得到关键点坐标；根据关键点坐标从描述模块获取对应的描述符；将描述符经过描述模块的二值化层转化为二值化描述符，完成特征提取；本发明能够提高SLAM系统中特征提取网络精度和稳定性。
主权项：1.一种SLAM系统中基于融合双重注意力的特征点提取网络的特征提取方法，其特征在于，包括：1建立融合双重注意力的特征点提取网络，并融入现有视觉SLAM框架；所述特征点提取网络为卷积神经网络，包括特征提取模块、双重注意力模块、检测模块和描述模块；2将待处理图像转换为灰度图，并通过特征提取模块输出特征图；3使特征图经过双重注意力模块获得加权后的特征图；4使加权后的特征图经过检测模块中的卷积层和描述模块中的卷积层，分别对应生成二进制概率图和稠密特征图；5将概率图通过检测模块进行像素重组转换为原始分辨率，得到关键点坐标；6根据关键点坐标从描述模块获取对应的描述符；7将描述符经过描述模块的二值化层转化为二值化描述符，完成特征提取。
全文数据：
权利要求：
百度查询： 江苏科技大学 一种SLAM系统中基于融合双重注意力的特征点提取网络的特征提取方法
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