一种包含任意目标与背景的图像定位方法技术

本发明专利技术公开了一种包含任意目标与背景的图像定位方法，包括以下步骤，获取第一模板图像的深度特征的步骤、获取第一搜索图像的深度特征的步骤和获取最佳匹配结果的步骤；本发明专利技术使用了多个不同的网络提取了模板特征与搜索特征，表达的语义信息更加地丰富，提高了最终图像定位的精度；特征提取网络使用开源的骨干特征提取网络，不用训练，泛化性好；可以定位任意组合的图像目标，可以定位包含任意复杂背景的多个目标以及不包含任意目标的复杂背景。

【技术实现步骤摘要】

本专利技术涉及图像定位，具体涉及一种包含任意目标与背景的图像定位方法。

技术介绍

1、在现有的图像定位方法中，有如下方法：

2、方法1：申请号为202111255618.9的中国专利文件提供了基于孪生网络和监督训练的异源图像匹配定位方法和系统，将待匹配的模板图像t在搜索图像i中遍历，比对像素特征，然后进行相关性计算；但是此方法中如果待匹配的模板图像与搜索图像的光照发生了改变，则该方法失效；

3、方法2：申请号为202410202593.3的中国专利提供了一种图像检索方法及相关装置，将多个分辨率的模板图像t进行特征提取获得各自的多尺寸特征ft，然后对搜索图像进行特征提取，获得待搜索特征fi ，结合待搜索特征fi与多尺度特征ft进行图像匹配，获得搜索结果，以此定位模板图像在搜索图像中的位置；但是此方法中搜索图像只是输出了单一的搜索特征，获得的搜索特征单一，匹配的误差性较大；

4、方法3：申请号为202310359338.5的中国专利提供了基于孪生神经网络的异源图像匹配方法，包括 (1)将待匹配的模板图像t与搜索图像i进行特征本文档来自技高网...

【技术保护点】

1.一种包含任意目标与背景的图像定位方法，其特征在于，包括：

2.根据权利要求1所述的一种包含任意目标与背景的图像定位方法，其特征在于：所述插值的方法包括最临近插值、双线性插值或双立方插值。

3.根据权利要求1所述的一种包含任意目标与背景的图像定位方法，其特征在于：所述的第一模型到第N模型，为采用开源的数据训练的特征骨干提取网络或采用特定的数据训练的目标检测、目标分割的特征提取骨干网络。

4.根据权利要求1所述的一种包含任意目标与背景的图像定位方法，其特征在于：所述使用第一模型对第一搜索图像或第一模板图像进行推理的方法包括卷积算子、残差算子、多层感知机...

【技术特征摘要】

1.一种包含任意目标与背景的图像定位方法，其特征在于，包括：

2.根据权利要求1所述的一种包含任意目标与背景的图像定位方法，其特征在于：所述插值的方法包括最临近插值、双线性插值或双立方插值。

3.根据权利要求1所述的一种包含任意目标与背景的图像定位方法，其特征在于：所述的第一模型到第n模型，为采用开源的数据训练的特征骨干提取网络或采用特定的数据训练的目标检测、目标分割的特征提取骨干网络。

4.根据权利要求1所述的一种包含任意目标与背景的图像定位方法，其特征在于：所述使用第一模型对第一搜索图像或第一模板图像进行推理的方法包括卷积算子、残差算子、多层感知...

【专利技术属性】
技术研发人员：何建，陈益，罗瀚森，肖枭，夏添，
申请(专利权)人：四川迪晟新达类脑智能技术有限公司，
类型：发明
国别省市：