| 基于联合检测-描述的火星表面特征提取方法 |
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| 引用本文： | 何超群,胡茄乾,刘洋,李爽. 基于联合检测-描述的火星表面特征提取方法[J]. 南京航空航天大学学报, 2022, 54(6): 1040-1046 |
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| 作者姓名： | 何超群 胡茄乾 刘洋 李爽 |
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| 作者单位： | 1.南京航空航天大学航天学院，南京 211106;2.北京控制工程研究所，北京 100190 |
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| 基金项目： | 五〇二所空间光电测量与感知实验室开放基金课题（LabSOMP-2019-02）；空间智能控制技术国防科技重点实验室开放基金 （HTKJ2019KL502019）。 |
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| 摘 要： | 针对火星着陆光学导航过程中，传统的图像特征点提取算法在相机角度变化、光照条件变化等情况下，序列图像间的特征点提取与匹配鲁棒性差的问题，提出了基于卷积神经网络的联合检测-描述特征提取方法。首先，通过Blender获取模拟火星着陆过程的视频，使用稀疏重建方法，对模拟视频的图像和火星真实图像进行三维重建，建立了神经网络可用的训练数据集。然后搭建了卷积神经网络以处理图像数据，通过改进损失函数，联合特征描述符和特征检测器双重作用，获得了更准确的匹配结果。仿真结果表明，该方法在处理多视角、光照条件多变的火星表面图像方面，具有更好的特征提取结果，并在匹配测试阶段具备优于传统算法的性能。
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| 关 键 词： | 图像处理 卷积神经网络 火星探测 特征提取 特征描述 |
| 收稿时间： | 2022-03-11 |
| 修稿时间： | 2022-06-30 |
Method of Feature Extraction on the Martian Surface Based on Joint Detection and Description |
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| HE Chaoqun,HU Jiaqian,LIU Yang,LI Shuang. Method of Feature Extraction on the Martian Surface Based on Joint Detection and Description[J]. Journal of Nanjing University of Aeronautics & Astronautics, 2022, 54(6): 1040-1046 |
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| Authors: | HE Chaoqun HU Jiaqian LIU Yang LI Shuang |
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