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小天体导航陆标深度学习预测框匹配算法
文献摘要：
深度学习算法对小天体陨石坑等导航陆标的识别率比传统算法高,但难以实现在多种图像变化下的匹配,针对此问题提出一种基于特征描述符的识别预测框描述方法,并完成识别结果的匹配.该算法首先确定识别预测框圆形支撑区域,构建具有旋转平移、尺度和亮度不变性的10维特征描述符,采用描述符向量间相对距离对预测框匹配.仿真结果表明该算法对不同变换下图像都具有较强的鲁棒性,预测框正确匹配率达到90％以上,可为小天体探测导航提供技术支持.
文献关键词：
深度学习;导航陆标;支撑区域;特征描述符;预测框匹配
中图分类号：
作者姓名：
肖扬;李帅;王光泽;邵巍;姚文龙
作者机构：
青岛科技大学 自动化与电子工程学院,青岛 266100
文献出处：
引用格式：
[1]肖扬;李帅;王光泽;邵巍;姚文龙-.小天体导航陆标深度学习预测框匹配算法)[J].深空探测学报（中英文）,2022(04):400-406
A类：
导航陆标,预测框匹配
B类：
匹配算法,深度学习算法,陨石坑,识别率,传统算法,难以实现,特征描述符,支撑区域,平移,亮度,不变性,维特,相对距离,换下,下图,匹配率,小天体探测
AB值：
0.236419
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