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基于深度学习图像检索的社交图像地理定位方法及系统

摘要

本发明公开了一种基于深度学习图像检索的社交图像地理定位方法及系统,使用结构化的、全方位的具有地理信息的街景图像作为社交图像地理定位的参考数据集,经过深度网络学习形成参考图像特征库。并在地理街景图像的处理上,本发明提出使用深度学习生成对抗网络(Generative Adversarial Networks,GAN)实现图像风格迁移做街景图像数据增强。使用基于深度学习的图像检索方法做度量学习进行图像地理定位任务,有效改善了社交图像地理定位的效率和准确性。

著录项

  • 公开/公告号CN109522434B

    专利类型发明专利

  • 公开/公告日2021-08-03

    原文格式PDF

  • 申请/专利权人 武汉大学;

    申请/专利号CN201811244263.1

  • 发明设计人 叶登攀;南进斌;俞龙;江顺之;

    申请日2018-10-24

  • 分类号G06F16/53(20190101);G06K9/46(20060101);G06K9/62(20060101);

  • 代理机构42222 武汉科皓知识产权代理事务所(特殊普通合伙);

  • 代理人魏波

  • 地址 430072 湖北省武汉市武昌区珞珈山武汉大学

  • 入库时间 2022-08-23 12:14:56

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