| 发明名称 | 成像匹配辅助导航的可匹配性评估方法 | ||
| 摘要 | 本发明涉及一种成像匹配辅助导航的可匹配性评估方法，步骤包括：（1）选择用于可匹配性评估的参数集；（2）确定评估结论类别；（3）使用上述可匹配性评估的参数集作为输入，评估结论作为输出，构造模式识别人工神经网络；（4）使用先验知识训练模式识别人工神经网络；（5）用步骤（4）经过训练的神经网络进行可匹配性评估，将基准图的上述参数作为模式识别人工神经网络的输入，由模式识别人工神经网络输出评估结果。所述的参数集包括：基准图灰度方差、相关面主峰值和主峰尖锐度。该方法不但可以避免参数阈值选择的麻烦及参数阈值选择不当容易造成误判的风险，而且能够充分利用不断积累的先验知识逐步提高评估的准确性。 | ||
| 申请公布号 | CN103164853A | 申请公布日期 | 2013.06.19 |
| 申请号 | CN201310048804.4 | 申请日期 | 2013.02.06 |
| 申请人 | 中国人民解放军第二炮兵装备研究院第三研究所 | 发明人 | 张明照;杨维忠;牟建华;夏克寒;闫志强 |
| 分类号 | G06T7/00(2006.01)I;G06N3/02(2006.01)I;G01C21/20(2006.01)I | 主分类号 | G06T7/00(2006.01)I |
| 代理机构 | 北京法思腾知识产权代理有限公司 11318 | 代理人 | 杨小蓉;杨青 |
| 主权项 | 一种成像匹配辅助导航的可匹配性评估方法，步骤包括：（1）选择用于可匹配性评估的参数集；（2）确定评估结论类别；（3）使用上述可匹配性评估的参数集作为输入，评估结论作为输出，构造模式识别人工神经网络；（4）使用先验知识训练模式识别人工神经网络；（5）用步骤（4）经过训练的神经网络进行可匹配性评估，将基准图的上述参数作为模式识别人工神经网络的输入，由模式识别人工神经网络输出评估结果。 | ||
| 地址 | 100085 北京市海淀区小营西路32号院 | ||