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龙图腾网恭喜云南电网有限责任公司电力科学研究院申请的专利基于卷积神经网络的特征提取和描述子生成方法及系统获国家发明授权专利权，本发明授权专利权由国家知识产权局授予，授权公告号为：CN114119987B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-03-11发布的发明授权授权公告中获悉：该发明授权的专利申请号/专利号为：202111398685.6，技术领域涉及：G06V10/40；该发明授权基于卷积神经网络的特征提取和描述子生成方法及系统是由马仪;文刚;潘浩;朱福常;李永彪;周仿荣;马御棠设计研发完成，并于2021-11-19向国家知识产权局提交的专利申请。

本基于卷积神经网络的特征提取和描述子生成方法及系统在说明书摘要公布了：本申请属于计算机视觉与导航定位技术领域，提供一种基于卷积神经网络的特征提取和描述子生成方法及系统，该系统包括图像数据获取与标定模块、图像去畸变模块、特征点提取模块、描述子生成与特征点匹配模块、损失函数计算模块、损失函数反向传播训练模块和训练后提取生成模块，通过对去畸变图像进行特征点提取和描述子生成，生成特征点对，根据特征点对和相机内参，计算重投影误差，利用重投影误差对特征点提取模块和描述子生成与特征点匹配模块的卷积神经网络进行训练，调整权重参数，得到训练后的卷积神经网络，利用训练后的卷积神经网络对去畸变图像直接进行特征点提取和描述子生成，不需要进行数据的标定，属于无监督的学习，且准确率更高。

本发明授权基于卷积神经网络的特征提取和描述子生成方法及系统在权利要求书中公布了：1.基于卷积神经网络的特征提取和描述子生成系统，其特征在于，包括图像数据获取与标定模块100、图像去畸变模块200、特征点提取模块300、描述子生成与特征点匹配模块400、损失函数计算模块500、损失函数反向传播训练模块600和训练后提取生成模块700；所述图像数据获取与标定模块100用于采集多组图像传感器图像，对采集的图像进行标定以获得相机内参和畸变参数，其中，采集的每组图像包括两张同一物体不同视角拍摄的二维图像；所述图像去畸变模块200用于接收图像数据获取与标定模块100采集的图像、相机内参和畸变参数，对采集的图像进行去畸变处理；所述特征点提取模块300与图像去畸变模块200相连，用于采用卷积神经网络对去畸变之后的图像进行特征点提取；所述描述子生成与特征点匹配模块400与特征点提取模块300相连，用于采用卷积神经网络对特征点进行特征描述，生成描述子，以及，根据特征点和描述子对每组图像进行基于最小一范数准则的双视图特征匹配，生成特征点对；所述损失函数计算模块500与描述子生成与特征点匹配模块400相连，用于获取特征点对，采用对极几何约束重投影误差作为损失函数，计算重投影误差；所述损失函数反向传播训练模块600与特征点提取模块300、描述子生成与特征点匹配模块400和损失函数计算模块500相连，用于将重投影误差进行反向传播，对特征点提取模块300的卷积神经网络的参数进行训练，得到第一卷积神经网络；对描述子生成与特征点匹配模块400的卷积神经网络的参数进行训练，得第二卷积神经网络；所述训练后提取生成模块700用于利用第一卷积神经网络进行特征点提取，以及，根据特征点和第二卷积神经网络进行描述子生成；所述采用对极几何约束重投影误差作为损失函数，计算重投影误差，包括：根据特征点对，采用对极几何进行相对位姿解算，通过对极几何约束计算双视图之间的旋转矩阵和平移矩阵；根据相对位姿和相机内参，将特征点对的像素坐标重投影，计算特征点投影至被匹配图像上所形成的投影误差之和，获得重投影误差；所述损失函数反向传播训练模块600根据多组图像的重投影误差，依次对特征点提取模块300的卷积神经网络和描述子生成与特征点匹配模块400的卷积神经网络的参数进行训练；所述依次对特征点提取模块300的卷积神经网络和描述子生成与特征点匹配模块400的卷积神经网络的参数进行训练，其中，每次对特征点提取模块300的卷积神经网络和描述子生成与特征点匹配模块400的卷积神经网络的参数进行训练，包括：接收损失函数计算模块500中一组图像的重投影误差；判断该重投影误差是否大于预设阈值，如果重投影误差大于预设阈值，则将重投影误差输入至特征点提取模块300和描述子生成与特征点匹配模块400，根据重投影误差，调整特征点提取模块300的卷积神经网络权重和描述子生成与特征点匹配模块400的卷积神经网络权重，根据调整权重后的卷积神经网络，重新进行特征点提取和描述子生成，并重新生成特征点对和计算重投影误差；重复上述步骤直至重投影误差小于或等于预设阈值。

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