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专利名称：一种基于深度学习的全景图像融合方法专利类型：发明专利发明人：不公告发明人申请号：CN201710150818.5申请日：20170314公开号：CN106952220A公开日：20170714
摘要：本发明公开了一种基于深度学习的全景图像融合方法，涉及图像拼接技术领域，包括如下步骤：S1：构建深度学习训练数据集；S2：构建卷积神经网络模型；包括S201、S202、S203；S201：构建一个深度卷积神经网络模型；S202：设置卷积采样层参数；S203：利用训练数据集训练深度卷积神经网络；S3：基于测试数据集和训练好的深度卷积神经网络模型，得到测试数据集的融合区域；本发明无需手工特征选取，能够更加全面深层地表达图像，实现多个抽象层次上的图像语义表征，提高了图像融合的精度。
申请人：长沙全度影像科技有限公司
地址：410205 湖南沙市高新开发区尖山路39号中电软件园一期9栋厂房4层402房
国籍：CN
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