[發(fā)明專利]一種圖像處理方法、裝置、電子設(shè)備及存儲(chǔ)介質(zhì)

在審

• 申請(qǐng)?zhí)枺?/td>: 202210379819.8
• 申請(qǐng)日: 2022-04-12
• 公開（公告）號(hào): CN114677528A
• 公開（公告）日: 2022-06-28
• 發(fā)明（設(shè)計(jì)）人: 戴銘;鄭恩輝;黃景林
• 申請(qǐng)（專利權(quán)）人: 中國計(jì)量大學(xué)
• 主分類號(hào): G06V10/74
• 分類號(hào): G06V10/74;G06V10/764;G06V10/82;G06V10/42;G06N3/04;G06K9/62
• 代理公司: 北京卓恒知識(shí)產(chǎn)權(quán)代理事務(wù)所(特殊普通合伙) 11394
• 代理人: 孔鵬

本申請(qǐng)?zhí)峁┝艘环N圖像處理方法、裝置、電子設(shè)備及存儲(chǔ)介質(zhì)，涉及圖像處理技術(shù)領(lǐng)域。首先獲取輸入圖像，然后將輸入圖像進(jìn)行切割，以獲取多個(gè)元素，再對(duì)多個(gè)元素進(jìn)行壓縮，以獲取固定維度的數(shù)據(jù)信息，然后將數(shù)據(jù)信息與位置編碼組合后輸入變換層，以獲取全局向量，最后將全局變量輸入分類器層，以獲取512維的特征向量與分類特征向量，其中，512維的特征向量用于圖像匹配，分類特征向量用于確定輸入圖像的類別。本申請(qǐng)?zhí)峁┑膱D像處理方法、裝置、電子設(shè)備及存儲(chǔ)介質(zhì)具有提升了定位的準(zhǔn)確度的效果。

技術(shù)領(lǐng)域

本申請(qǐng)涉及圖像處理技術(shù)領(lǐng)域，具體而言，涉及一種圖像處理方法、裝置、電子設(shè)備及存儲(chǔ)介質(zhì)。

背景技術(shù)

現(xiàn)今無人機(jī)搭載的圖像處理和導(dǎo)航系統(tǒng)都依賴于衛(wèi)星系統(tǒng)來提供精確的經(jīng)緯度位置信息，然而在實(shí)際使用的時(shí)候，無人機(jī)難免會(huì)運(yùn)行在無GNSS(Global NavigationSatellite System，全球?qū)Ш叫l(wèi)星系統(tǒng))信號(hào)的環(huán)境中，此時(shí)無人機(jī)將無法完成圖像處理，給無人機(jī)的使用帶來不便。

在此情況下，可以利用無人機(jī)拍攝的圖片與的衛(wèi)星圖片進(jìn)行比對(duì)的方式，確定無人機(jī)當(dāng)前位置的坐標(biāo)。

現(xiàn)有圖像處理過程中，普遍采用resnet-50模型進(jìn)行處理，然而，由于密集型無人機(jī)地理定位的任務(wù)中，不同來源的圖像之間存在視角偏差，因此采用resnet-50模型進(jìn)行圖像處理時(shí)，其定位結(jié)果可能存在偏差。

綜上，現(xiàn)有技術(shù)中存在采用resnet-50模型進(jìn)行圖像處理時(shí)，其定位結(jié)果可能存在偏差的問題。

發(fā)明內(nèi)容

本申請(qǐng)的目的在于提供一種圖像處理方法、裝置、電子設(shè)備及存儲(chǔ)介質(zhì)，以解決現(xiàn)有技術(shù)中存在的采用resnet-50模型進(jìn)行圖像處理時(shí)，其定位結(jié)果可能存在偏差的問題。

為了實(shí)現(xiàn)上述目的，本申請(qǐng)實(shí)施例采用的技術(shù)方案如下：

第一方面，本申請(qǐng)實(shí)施例提供了一種圖像處理方法，所述圖像處理方法包括：

獲取輸入圖像；

將輸入圖像進(jìn)行切割，以獲取多個(gè)元素；

對(duì)所述多個(gè)元素進(jìn)行壓縮，以獲取固定維度的數(shù)據(jù)信息；

將所述數(shù)據(jù)信息與位置編碼組合后輸入變換層，以獲取所述全局向量；

將所述全局變量輸入分類器層，以獲取512維的特征向量與分類特征向量，其中，所述512維的特征向量用于圖像匹配，所述分類特征向量用于確定所述輸入圖像的類別。

可選地，所述將輸入圖像進(jìn)行切割的步驟包括：

將所述圖像切割為16*16大小的多個(gè)元素。

可選地，所述對(duì)所述多個(gè)元素進(jìn)行壓縮，以獲取固定維度的數(shù)據(jù)信息的步驟包括：

將每個(gè)元素拉平；

將拉平后的元素映射至固定維度的數(shù)據(jù)信息。

可選地，將所述數(shù)據(jù)信息與位置編碼組合后輸入變換層的步驟包括:

依據(jù)所述數(shù)據(jù)信息生成CLS符號(hào)的token；

生成所述數(shù)據(jù)信息對(duì)應(yīng)的位置編碼；

將所述token與所述位置編碼相加后輸入變換層。

可選地，在所述將所述全局變量輸入分類器層，以獲取512維的特征向量與分類特征向量的步驟之后，所述方法還包括：

獲得目標(biāo)圖像的512維的特征向量；

確定所述目標(biāo)圖像與所述輸入圖像的512維的特征向量的相似度，以確定所述輸入圖像與所述目標(biāo)圖像是否匹配。