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申请/专利权人：武汉大学
申请日：2024-03-29
公开（公告）日：2024-06-21
公开（公告）号：CN118230005A
主分类号：G06V10/75
分类号：G06V10/75;G01C21/20;G06V10/26;G06V10/82;G06V20/70;G06V10/74
优先权：
专利状态码：在审-公开
法律状态：2024.06.21#公开
摘要：本发明公开了一种基于矢量的飞行器景象匹配导航方法与系统，包括飞行前，训练语义分割神经网络，获取目标区域的矢量数据，将网络模型和矢量数据装载到飞行器上；飞行器进入景象匹配区后，将矢量数据投影，形成多个视角的基准图；对实时图进行语义分割，提取各类地物边缘；将每张基准图与实时图进行粗匹配；对实时图进行欧式距离变换；根据边缘间的距离迭代计算相机位姿参数对边缘进行精匹配，进而实现飞行器的定位。本发明使用矢量数据制作基准图，具有数据量小、可无损变换的优点；利用地物的高度和类别信息能够提高匹配精度；匹配算法对于边缘的增减、错位有很好的鲁棒性，可适应多视角下异源图像之间的匹配。
主权项：1.一种基于矢量的飞行器景象匹配导航方法，其特征在于，包括以下步骤：步骤1，训练语义分割神经网络，获取目标区域的矢量数据，将训练好的语义分割神经网络和矢量数据装载到飞行器上；步骤2，飞行器进入景象匹配区后，在估计的景象匹配区范围内间隔选取多个预测相机位置，将飞行器上提前装载的矢量数据投影至预测的实时图视角，形成多个视角的基准图；步骤3，使用训练好的语义分割神经网络对飞行器拍摄的实时图进行分割处理，提取各类地物边缘；步骤4，将每一视角的基准图与步骤3提取了地物边缘的实时图进行粗匹配，按照边缘的类别和距离计算出匹配度最高的基准图，得出实时图拍摄瞬间飞行器的大致位置；步骤5，对飞行器拍摄的实时图进行欧式距离变换；步骤6，根据基准图投影至实时图视角后边缘和实时图欧氏距离变换后边缘之间的距离，按照最小二乘法原理迭代计算相机位姿参数对边缘进行精配准，从而实现飞行器的定位。
全文数据：
权利要求：
百度查询： 武汉大学 一种基于矢量的飞行器景象匹配导航方法与系统
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