【摘 要】
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针对传统的特征点匹配算法对于纹理少的识别目标特征点检测不理想的问题,基于任何物体都具有边缘特征,通过匹配边缘特征点,实现物体的边缘特征点匹配,采用Canny检测算法,提取
【机 构】
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哈尔滨工程大学信息与通信工程学院,卫星导航系统与装备技术国家重点实验室
【基金项目】
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国家“十三五”重点研发计划基金资助项目(SQ2016YFGX040104);科学技术部高科技研究发展中心所属专项基金资助项目
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针对传统的特征点匹配算法对于纹理少的识别目标特征点检测不理想的问题,基于任何物体都具有边缘特征,通过匹配边缘特征点,实现物体的边缘特征点匹配,采用Canny检测算法,提取边缘特征点。在此基础上,增加FAST角点检测算法,采用BRIEF描述算法实现对特征点构建描述子,通过2种检测算法融合,解决了纹理少的物体检测特征少的问题,并增加了物体特征点匹配数量。采用YOLO网络模型实现物体识别和框出物体区域。实验结果表明,基于双目图像多特征点融合匹配算法,很好地解决了纹理少的物体匹配特征少的问题,构建的物体识别和定位系统可以实现对训练的物体识别与定位。
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