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基于HF-Net光谱特征重定位的三维光谱成像技术研究
文献摘要：
本文研究采用新型卷积神经网络HF-Net的深度学习技术将光谱数据在三维重建稠密点云上进行重定位的可行性.首先基于HF-Net多任务学习的光谱重定位方法,是一种异构的定位方法,使用MobileNet和NetVLAD层提取光谱图像的全局描述子,在三维重建彩色点云的数据集进行全局检索,得到此光谱照片对应的三维点云的大致位置.使用光谱图像的局部描述子和关键点得分,进行局部特征匹配,找到光谱图像中的光谱信息,对应三维模型点云中的匹配点,从而完成光谱信息和三维模型的映射.结果表明,通过HF-Net实现光谱特征点匹配后,可以将光谱信息完整地映射到三维重建模型上.本文提出的方法,可以实现立体物证的三维空间信息和光谱特征的精细定位,是人工智能在物证全维度影像数据融合技术中的新应用.
文献关键词：
光谱成像;三维重建;刑事影像技术;数字化;重定位;HF-Net
中图分类号：
作者姓名：
黄威;李志刚;侯欣雨;刘光尧;汪磊;蓝杨惠;刘津宏;王义
作者机构：
首都师范大学,北京 100048;公安部鉴定中心,北京 100038;光谱数据分析与应用联合研究中心,武汉 430000;中国科学院计算技术研究所,北京 100086
文献出处：
引用格式：
[1]黄威;李志刚;侯欣雨;刘光尧;汪磊;蓝杨惠;刘津宏;王义-.基于HF-Net光谱特征重定位的三维光谱成像技术研究)[J].刑事技术,2022(05):483-489
A类：
刑事影像技术
B类：
HF,光谱特征,重定位,光谱成像技术,深度学习技术,光谱数据,三维重建,稠密点云,多任务学习,定位方法,异构的,MobileNet,NetVLAD,光谱图像,全局描述子,彩色点云,三维点云,局部描述子,点得,局部特征,特征匹配,光谱信息,云中,特征点匹配,整地,射到,体物,物证,三维空间信息,精细定位,全维度,影像数据,数据融合技术
AB值：
0.332737
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