【技术实现步骤摘要】
本申请涉及特征匹配，具体涉及一种特征匹配模型参数优化方法、装置及计算机程序产品。
技术介绍
1、视觉建图与定位是空间算法和应用的基石，视觉建图利用多传感器收集环境信息，使用运动恢复结构(structure from motion，简称sfm)算法进行预建图。而视觉定位是基于图像在地图中进行相似图像取回和位姿解算。在视觉建图与定位流程中，特征匹配是最为关键的一环，其质量很大程度上决定了地图质量与定位精度。传统的特征匹配算法，一般通过计算描述子间的相似程度，得到特征点匹配对，并通过几何约束进行匹配对的筛排；也有采用基于深度学习的算法，例如superglue、loftr，也被广泛应用，其精度与泛化性一般高于传统的特征匹配算法。
2、对于基于深度学习的算法，若使用预训练的模型参数，一般有良好的泛化性，能在各环境下正常运行，但相对的，在某特定目标场景下(如车舱内)，
3、表现并不突出，具体体现为准确率和召回率不高。为解决这一问题，一般通过构建特定目标场景下的数据集，进行训练以微调模型参数，使之拟合目标场景，在目标场景下有更好的表现。而构建特定目标场景下的数据集往往需要大量的人力进行采集，手工标注，费时费力，且如更换目标场景，则需要重新进行数据集的采集和构建，低效且繁琐。
技术实现思路
1、本申请的目的在于提出一种特征匹配模型参数优化方法及其装置、计算机程序产品，以提高特征匹配模型参数的优化效率。
2、为实现上述目的，根据本申请第一方面，提供一种特征匹配模型
3、获取第一图像数据集，根据所述第一图像数据集以及所述特征匹配模型构建第一三维地图；
4、获取第二图像数据集，根据所述第二图像数据集以及所述特征匹配模型构建第二三维地图；
5、将所述第二图像数据集中的每帧图像在所述第一三维地图中进行定位，得到所述每帧图像在所述第一三维地图中的位姿计算值；
6、将所述第一三维地图与所述第二三维地图对齐至同一坐标系下，得到所述每帧图像在该同一坐标系下的位姿真值；
7、根据所述每帧图像的位姿计算值和位姿真值，筛选出位姿计算值和位姿真值的误差大于第一预设阈值的图像作为失败图像；
8、将每帧失败图像与其在所述第一图像数据集中的相似图像组成图像对，并根据所述图像对获得失败数据集；
9、根据所述失败数据集对所述特征匹配模型进行训练，以优化所述特征匹配模型的参数。
10、在上述方法中，筛选得到的失败图像可以为特征匹配模型提供反馈信息，该反馈信息指出了特征匹配模型在特定场景或条件下存在的问题，例如在强光、阴影或动态光照条件下，图像特征点的检测和描述不准确；又例如，当物体从不同角度被观察时，其外观可能会有显著变化，导致特征点匹配困难；因此，将每帧失败图像和其对应的相似图像组成一组图像对，并根据所述图像对获得失败数据集；根据所述失败数据集对所述特征匹配模型进行训练，使得所述特征匹配模型能够正确完成所述失败数据集中各个图像对的特征点检测和匹配，可以针对性地优化所述特征匹配模型的参数，提高特征匹配模型对特定场景或条件下的特征匹配能力。
11、根据本申请第二方面，提供一种特征匹配模型参数优化装置，包括用于执行根据第一方面所述方法的模块。
12、根据本申请第三方面，提供一种特征匹配模型参数优化装置，包括：
13、通信接口，用于与其它电子设备通信；
14、存储器，用于存储计算机程序指令；
15、处理器，用于执行所述计算机程序指令，以支持根据第一方面所述特征匹配模型参数优化装置实现根据第一方面所述方法。
16、根据本申请第四方面，提供一种计算机程序产品，包括计算机程序指令，所述计算机程序指令指示计算机设备执行根据第一方面所述方法对应的操作。
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1.一种特征匹配模型参数优化方法，其特征在于，所述方法包括：
2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述根据所述失败数据集对所述特征匹配模型进行训练，以优化所述特征匹配模型的参数，进一步包括：
3.根据权利要求2所述的方法，其特征在于，所述对所述失败数据集中各个图像对进行特征点匹配处理，获得各个图像对的特征点匹配对真值，进一步包括：
4.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述将所述第一三维地图与所述第二三维地图对齐至同一坐标系下，进一步包括：
5.根据权利要求1～4中任一项所述的方法，其特征在于，所述第一图像数据集和所述第二图像数据集均包括在不同视角下对目标场景进行拍摄得到的多帧图像；每帧所述失败图像和其对应的相似图像之间的相似度大于第四预设阈值。
6.根据权利要求1～4中任一项所述的方法，其特征在于，所述将所述第二图像数据集中的每帧图像在所述第一三维地图中进行定位，得到所述每帧图像在所述第一三维地图中的位姿计算值，进一步包括：
7.根据权利要求1～4中任一项所述的方法，其特征在于，所述第一预设阈值为
8.一种特征匹配模型参数优化装置，其特征在于，包括用于执行根据权利要求1至7中任一项所述方法的模块。
9.一种特征匹配模型参数优化装置，其特征在于，包括：
10.一种计算机程序产品，其特征在于，包括计算机程序指令，所述计算机程序指令指示计算机设备执行如权利要求1至7任一项所述方法对应的操作。
...【技术特征摘要】
1.一种特征匹配模型参数优化方法，其特征在于，所述方法包括：
2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述根据所述失败数据集对所述特征匹配模型进行训练，以优化所述特征匹配模型的参数，进一步包括：
3.根据权利要求2所述的方法，其特征在于，所述对所述失败数据集中各个图像对进行特征点匹配处理，获得各个图像对的特征点匹配对真值，进一步包括：
4.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述将所述第一三维地图与所述第二三维地图对齐至同一坐标系下，进一步包括：
5.根据权利要求1～4中任一项所述的方法，其特征在于，所述第一图像数据集和所述第二图像数据集均包括在不同视角下对目标场景进行拍摄得到的多帧图像；每帧所述失败图像和其对应...
【专利技术属性】
技术研发人员：相春高，任强，时瑞浩，覃云萍，
申请(专利权)人：广州汽车集团股份有限公司，
类型：发明
国别省市：
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