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基于SE-Hardnet网络的无人机图像目标匹配算法
1
作者
苏文博
房群忠
+1 位作者
徐保树
张程硕
《沈阳工业大学学报》
CAS
北大核心
2024年第5期693-701,共9页
针对无人机对目标进行匹配定位过程中,面临图像旋转变化及视角尺寸过小导致的图像特征提取困难等问题,提出了一种融合候选区域检测与SE-Hardnet特征提取网络的无人机目标图像匹配算法。通过Edge Boxes算法检测候选区域,结合SE-Hardnet...
针对无人机对目标进行匹配定位过程中,面临图像旋转变化及视角尺寸过小导致的图像特征提取困难等问题,提出了一种融合候选区域检测与SE-Hardnet特征提取网络的无人机目标图像匹配算法。通过Edge Boxes算法检测候选区域,结合SE-Hardnet网络进行特征提取,实现了目标图像的精确匹配。实验结果表明,所提算法在图像发生角度、尺寸变化时,具有更高的匹配正确率和鲁棒性,在近距离条件下图片数据集中的匹配正确率比现阶段图像匹配算法高8%~11%。为无人机目标定位提供了一种可行和有效的手段。
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关键词
图像匹配
候选区域检测
Edge
Boxes算法
特征提取
注意力机制
SE-Hardnet网络
相似性度量
无人机目标定位
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职称材料
题名
基于SE-Hardnet网络的无人机图像目标匹配算法
1
作者
苏文博
房群忠
徐保树
张程硕
机构
沈阳工业大学信息科学与工程学院
出处
《沈阳工业大学学报》
CAS
北大核心
2024年第5期693-701,共9页
基金
辽宁省“兴辽英才”项目(XLYC2002100)。
文摘
针对无人机对目标进行匹配定位过程中,面临图像旋转变化及视角尺寸过小导致的图像特征提取困难等问题,提出了一种融合候选区域检测与SE-Hardnet特征提取网络的无人机目标图像匹配算法。通过Edge Boxes算法检测候选区域,结合SE-Hardnet网络进行特征提取,实现了目标图像的精确匹配。实验结果表明,所提算法在图像发生角度、尺寸变化时,具有更高的匹配正确率和鲁棒性,在近距离条件下图片数据集中的匹配正确率比现阶段图像匹配算法高8%~11%。为无人机目标定位提供了一种可行和有效的手段。
关键词
图像匹配
候选区域检测
Edge
Boxes算法
特征提取
注意力机制
SE-Hardnet网络
相似性度量
无人机目标定位
Keywords
image matching
candidate region detection
Edge Boxes algorithm
feature extraction
attention mechanism
SE-Hardnet network
similarity metric
UAV target localization
分类号
TP391.41 [自动化与计算机技术—计算机应用技术]
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职称材料
题名
作者
出处
发文年
被引量
操作
1
基于SE-Hardnet网络的无人机图像目标匹配算法
苏文博
房群忠
徐保树
张程硕
《沈阳工业大学学报》
CAS
北大核心
2024
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