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龙图腾网获悉深圳市规划和自然资源数据管理中心(深圳市空间地理信息中心);哈尔滨工业大学申请的专利基于几何约束与卷积神经网络的影像匹配优化方法及系统获国家发明授权专利权，本发明授权专利权由国家知识产权局授予，授权公告号为：CN117011561B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-11-04发布的发明授权授权公告中获悉：该发明授权的专利申请号/专利号为：202310958186.0，技术领域涉及：G06V10/75；该发明授权基于几何约束与卷积神经网络的影像匹配优化方法及系统是由陈学业;杨楠设计研发完成，并于2023-07-31向国家知识产权局提交的专利申请。

本基于几何约束与卷积神经网络的影像匹配优化方法及系统在说明书摘要公布了：本发明公开了一种基于几何约束与卷积神经网络的影像匹配优化方法及系统，首先将初始匹配影像三维点分别投影到参考影像和搜索影像，获得初始匹配影像对像点坐标，以初始匹配影像对为中心确定参考影像窗口与匹配搜索范围；然后以初始匹配影像窗口为基准，利用卷积神经网络，在匹配搜索范围内寻找最佳匹配点位；最后将最优匹配像对位置坐标带入前方交会误差方程，计算对应拍摄地物点精确三维坐标。本发明采用空间几何投影关系约束匹配搜索范围，削弱了重复纹理造成的误匹配；利用卷积神经网络代替传统的基于影像灰度的匹配优化方法，降低了匹配失败与误匹配的概率，提高了匹配优化精度与重建点云完整度。

本发明授权基于几何约束与卷积神经网络的影像匹配优化方法及系统在权利要求书中公布了：1.一种基于几何约束与卷积神经网络的影像匹配优化方法，其特征在于，包括以下步骤： 步骤1：将初始匹配影像三维点分别投影到参考影像和搜索影像，获得初始匹配影像对像点坐标prxr,yr、psxs,ys，以初始匹配影像对为中心确定参考影像窗口与匹配搜索范围； 步骤2：以初始匹配影像窗口为基准，利用匹配优化卷积神经网络，在匹配搜索范围内寻找最佳匹配点位； 所述匹配优化卷积神经网络，包括卷积影像信息提取模块和全连接最优匹配搜索模块； 所述卷积影像信息提取模块，包括串联设置的16个卷积层，第1层至第15层卷积层之和均加入有残差块，第16层之后依次加入有归一化层，激活层和残差块； 所述全连接最优匹配搜索模块，包括一个窗口特征向量描述子模块和最优匹配搜索子模块，特征向量描述子模块由48×1000的全连接层组成，输出结果为匹配影像窗口1000维特征向量；最优匹配搜索子模块由1000×64的全连接层组成输出结果为参考影像与搜索影像窗口的相似性测度； 步骤3：将最优匹配像对位置坐标带入前方交会误差方程，计算对应拍摄地物点精确三维坐标。

如需购买、转让、实施、许可或投资类似专利技术，可联系本专利的申请人或专利权人深圳市规划和自然资源数据管理中心(深圳市空间地理信息中心);哈尔滨工业大学，其通讯地址为：518034 广东省深圳市福田区香蜜湖街道红荔西路8007号土地房地产交易大厦2楼；或者联系龙图腾网官方客服，联系龙图腾网可拨打电话0551-65771310或微信搜索“龙图腾网”。

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