一种基于小波池化下采样的多分支融合特征匹配方法（特价）

本发明公开了一种基于小波池化下采样的多分支融合特征匹配方法，包括如下步骤：先构建含若干图像的数据集；再搭建含浅层、深层、底层提取模块，空间‑通道特征融合模块，双BN卷积激活单元，关键点热图提取模块及特征匹配模块的模型。输入两张待匹配图像，转为灰度图后经各提取模块获浅层、深层、底层特征；融合这些特征得描述符特征图，经双BN单元得可靠性热图；灰度图展开后与初始特征生成关键点热图；最后将三类热图及特征图输入匹配模块，完成匹配；本发明在保持轻量化与推理效率的同时，增强了关键点检测的空间细节保持、多尺度上下文感知及注意力聚焦能力，提升了检测精度与鲁棒性，在复杂场景下泛化性能更优。

《一种基于小波池化下采样的多分支融合特征匹配方法（特价）》是一发明专利，专利号为 2025110182767，当前法律状态为已下证，由江西师范大学提出申请，发明人为曾纪国;刘聪;汪婷;刘春扬;方文成;杨波，申请日期为2025-07-23，公开（公告）日期为2025-09-30，国际专利分类号（IPC）为 G06V 10/80 (2022.01)，高新资质：未报高企，所属技术领域包括：道路 交通 车联网 智能交通 道路图像 交通数据 大数据 道路检测。该专利已下发证书，权利稳定，适合直接办理转让过户，是企业申报高企、项目招投标、质押融资的优质标的。赋翼网提供从选品、尽调、合同签订到官方著录项目变更（过户）的一站式专利转让服务，专业顾问全程协助，确保交易合规、安全、高效。专利摘要：本发明公开了一种基于小波池化下采样的多分支融合特征匹配方法，包括如下步骤：先构建含若干图像的数据集；再搭建含浅层、深层、底层提取模块，空间‑通道特征融合模块，双BN卷积激活单元，关键点热图提取模块及特征匹配模块的模型。输入两张待匹配图像，转为灰度图后经各提取模块获浅层、深层、底层特征；融合这些特征得描述符特征图，经双BN单元得可靠性热图；灰度图展开后与初始特征生成关键点热图；最后将三类热图及特征图输入匹配模块，完成匹配；本发明在保持轻量化与推理效率的同时，增强了关键点检测的空间细节保持、多尺度上下文感知及注意力聚焦能力，提升了检测精度与鲁棒性，在复杂场景下泛化性能更优。

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