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申请/专利权人：中国航空工业集团公司西安飞行自动控制研究所
摘要：本发明实施例公开了一种基于深度学习的途中景象匹配导航方法和系统，方法包括：预先制备待飞行区域的瓦片基准图；获取裁切前的匹配基准图，通过旋转和剪裁获取用于景象匹配导航的匹配基准图；提取实时图像及其对应的匹配基准图的多个特征点，并进行特征点匹配，得到两个图像的多个特征点对；计算实时图像及其对应的匹配基准图的单应性矩阵；基于单应性矩阵，将用于计算出该单应性矩阵的实时图像的四个角点投影至对应的匹配基准图中，并且结合飞行器和图像传感器的参数，计算出飞行器的精确位置。本发明提出的技术方案，实现了在GPS拒止的条件下对惯性导航系统的累积定位误差进行校正，从而提供更精确、可靠的定位。
主权项：1.一种基于深度学习的途中景象匹配导航方法，其特征在于，包括：步骤1，预先制备待飞行区域的瓦片基准图，包括：通过对飞行区域的大基准图进行切分，形成多个瓦片基准图，每个瓦片基准图存在到以其地理位置命名的文件夹中；步骤2，根据图像传感器可采集图像的视场大小，航向角与瓦片基准图的角度偏差，获取裁切前的匹配基准图；并且结合瓦片基准图和航向角，通过对裁切前的匹配基准图进行旋转和剪裁，获取用于景象匹配导航的匹配基准图；步骤3，提取实时图像及其对应的匹配基准图的多组特征点；步骤4，对实时图像及其对应的匹配基准图中的特征点进行匹配，得到两个图像的多个特征点对；步骤5，计算实时图像及其对应的匹配基准图的单应性矩阵；步骤6，根据步骤5得到的单应性矩阵，将用于计算出该单应性矩阵的实时图像的四个角点投影至对应的匹配基准图中，并且结合飞行器和图像传感器的参数，计算出飞行器的精确位置。
全文数据：
权利要求：
百度查询： 中国航空工业集团公司西安飞行自动控制研究所 一种基于深度学习的途中景象匹配导航方法和系统
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