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申请/专利权人：常州大学
摘要：本申请涉及机器视觉技术领域，公开了一种基于视觉的定位地点识别方法及装置。所述方法采集目标地点位置图像数据；通过神经网络对目标地方位置图像数据做几何变换操作和颜色变换操作，获得增强图像数据，增强数据的泛化能力，可以有效提高地点识别的鲁棒性。基于GhostNetV2结构和Patch‑NetVLAD框架搭建地点识别网络，并利用增强图像数据训练地点识别网络；其中，GhostNetV2结构为轻量化结构，使基于地点识别网络的地点识别任务可以部署到硬件中。最后利用训练好的地点识别网络识别地点信息，可以提高识别精度。本申请实施例中的方法可用于行人导航、无人车、无人机等领域。
主权项：1.一种基于视觉的定位地点识别方法，其特征在于，所述方法包括：采集目标地点位置图像数据；通过神经网络对所述目标地方位置图像数据做几何变换操作和颜色变换操作，获得增强图像数据；基于GhostNetV2结构和Patch-NetVLAD框架搭建地点识别网络，并利用所述增强图像数据训练所述地点识别网络；利用训练好的所述地点识别网络识别地点信息。
全文数据：
权利要求：
百度查询： 常州大学 基于视觉的定位地点识别方法及装置
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