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申请/专利权人：西北工业大学
申请日：2023-10-11
公开（公告）日：2024-06-28
公开（公告）号：CN118262250A
主分类号：G06V20/13
分类号：G06V20/13;G06V20/17;G06V10/74;G06V10/762;G06V10/82;G06N3/045;G06N3/0464;G06N3/088
优先权：
专利状态码：在审-公开
法律状态：2024.06.28#公开
摘要：本发明提出了一种关键点表征匹配与无人机定位方法，通过设计密集预测任务特征提取网络SwinDescriptors，提取图像中包含全局空间感知的局部关键点语义特征，获取鲁棒的匹配关系，并基于多视图几何理论解算无人机精确位姿，实现拒止等极端条件下精确可靠的无人机定位。本发明提出的方法可在GPS等卫星导航完全失效时仅依靠视觉传感器获取无人机绝对地理位置信息，在峡谷、建筑遮挡等拒止环境下具有巨大的应用价值。
主权项：1.一种关键点表征匹配与无人机定位方法，其特征在于：包括以下步骤：步骤1：提取当前无人机航拍图像以及卫星图像数据库中所有卫星瓦片的全局特征；基于全局特征，采用欧氏距离作为判断依据，在卫星图像数据库中检索匹配与当前航拍图像特征最近邻的前N张卫星瓦片图像作为候选图像；步骤2：将当前航拍图像和步骤1检索的N张卫星瓦片图像输入局部特征提取网络，提取当前航拍图像与N张候选图像的局部关键点，并使用描述符表征所有关键点；所述局部特征提取网采用基于SwinTransformer设计的SwinDescriptros网络架构；步骤3：将航拍图像和N张候选图像的关键点进行FLANN最近邻搜索，得到航拍图像与候选图像的所有匹配点对关系；然后基于动态自适应距离约束算法进行筛选过滤，对匹配点对进行粗提纯；再基于RANSAC几何交叉验证获取航拍图像与每一张候选图像的最终关键点匹配关系；统计航拍图像与每一张候选图像的所有最终关键点匹配对的像素距离均值，得到像素距离均值最小的前M张候选图像作为最终匹配图像；步骤4：对步骤3得到的M张最终匹配图像与当前航拍图像的匹配点对进行过滤，筛选掉多对一和一对多的匹配关系，保留一对一匹配对；利用当前航拍图像与M张最终匹配图像的最终匹配关系和M张最终匹配图像的地理信息，基于PnP方法求解当前航拍图像对应的无人机精确位置信息。
全文数据：
权利要求：
百度查询： 西北工业大学 一种关键点表征匹配与无人机定位方法
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