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申请/专利权人：湖南大学

摘要：本发明公开了拒止环境下基于无人机图像和卫星地图的景象匹配方法，包括数据集制作，对SuperRetrieval模型进行训练；使用卫星地图裁剪后的图片经过训练好的SuperRetrieval模型后提取的全局描述符，与对应地理坐标和图像一起保存生成地图数据库，在无人机飞行过程中，将所拍摄到的无人机图像送入训练好的SuperRetrieval模型，得到该图像的全局描述符，使用该描述符在地图数据库中进行检索，获得当前视角的地理坐标与图像，进行完成景象导航和匹配。有效解决由于拒止环境下无人机无法获取足够的定位信息而导致粗定位失败的问题，以确保无人机能够在各种挑战性的环境中可靠地执行景象匹配任务。

主权项：1.拒止环境下基于无人机图像和卫星地图的景象匹配方法，其特征在于，所述方法包括以下步骤：S100：获取区域的原始卫星地图以及该区域的无人机真实航拍图像，并建立数据集；S200：搭建SuperRetrieval模型，根据数据集结合预设的损失函数对SuperRetrieval模型进行训练，得到训练好的SuperRetrieval模型，其中，SuperRetrieval模型包括特征提取模块、特征融合模块和汇聚模块，特征提取模块用于接收输入图像进行特征提取，输出关键点概率图和特征描述子向量，特征融合模块用于接收关键点概率图和特征描述子向量，根据概率图锁定关键点，选择对应的特征描述子向量作为输入，输出联系上下文的特征向量，汇聚模块用于对特征融合模块输出的特征向量进行转置，然后通过MLP将其汇聚成全局描述符，作为该张图像的最终特征表示；特征提取模块包括编码器、关键点解码器、描述子解码器，编码器由卷积层、激活层、汇聚层交替构成，将输入图像输入至编码器，将编码器产生的结果分别送入关键点解码器和描述子解码器，得到图像中的关键点概率图及对应关键点的特征描述子；将输入图像分辨率调整为640x480，输入到编码器，编码器输出特征向量的维度为80x60；将输出的结果分别输入到关键点解码器和描述子解码器，关键点解码器输出一个640x480x1的特征向量，其中每个数据代表原始图像上对应点是否为关键点的概率；描述子解码器输出一个80x60x256的特征向量，再通过插值算法，扩充为640x480x256的特征向量，其中每个1x256的特征向量为对应关键点的特征描述子；特征融合模块包括Transformer模块，将关键点解码器输出的关键点的概率从大到小进行排序，将前预设数量个关键点的特征描述子提取出来，作为特征融合模块的输入，在每个Transformer层中，每个特征描述子作为查询，对同一图像中其他特征描述子作交叉注意力运算，使得每个关键点都能和其他关键点产生联系，聚合上下文信息，得到更为全面的特征描述子信息；S300：获取实时卫星地图，对卫星地图进行预处理得到卫星地图库，根据卫星地图库得到地理坐标和卫星图像，将预处理后的卫星地图图片输入到训练好的SuperRetrieval模型提取得到第一特征向量，与其对应的地理坐标和卫星图像一起保存，作为地图数据库；S400：将无人机当前所拍摄的图像输入到训练好的SuperRetrieval中提取第二特征向量，将第二特征向量作为查询，对地图数据库进行余弦相似度检索，得到与第二特征向量对应的卫星图像及地理坐标；S500：将检索得到的卫星图像作为粗匹配区域图像和无人机当前所拍摄的图像进行图像匹配，结合匹配结果以及卫星图像的地理坐标，完成景象匹配任务。

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权利要求：

百度查询： 湖南大学 拒止环境下基于无人机图像和卫星地图的景象匹配方法