| 专利名称 | 基于轻量神经网络的新型星图识别方法 | ||
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| 申请号/专利号 | CN202310238588.3 | 专利权人(第一权利人) | 长春工业大学 |
| 申请日 | 2023-03-13 | 授权日 | 2025-07-18 |
| 专利类别 | 授权发明 | 战略新兴产业分类 | 新一代信息技术 |
| 技术主题 | 训练集|分类结果|工程学|星图|计算机视觉|神经网络|算法|星表 | ||
| 应用领域 | 可持续交通|神经学习方法 | ||
| 意向价格 | 具体面议 | ||
| 专利概述 | 本发明涉及一种基于轻量神经网络的新型星图识别方法,属于星图识别技术领域。首先构建导航星表,提取导航星表内的所有导航星的伴星。针对每个导航星周围的伴星分布,都添加不同等级的噪声,并提取导航星的等频分箱径向特征,构建训练集。搭建轻量神经网络,使用训练集训练,得到特征分类模型。在实际识别一幅星图的过程中,首先从识别区域选取导航星,构建导航星的等频分箱径向特征。然后使用三角形循环匹配的方法来验证网络的分类结果,循环提取三颗星进行识别、验证,直到有三颗星的图像角距和星表角距都通过了匹配,即可认为成功识别了这幅星图。 | ||
| 图片资料 |
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| 合作方式 | 具体面议 | ||
| 联系人 | 戚梅宇 | 联系电话 | 13074363281 |