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摘要：本发明提供方向未对齐条件下的跨视角图像地理定位方法及装置，应用于图像数据处理技术领域，上述方法包括：将地面全景影像与目标数量的偏移地面全景影像分别输入至预训练的生成式网络模型，得到由预训练的生成式网络模型输出的仿真的极坐标变换后的遥感影像；对遥感影像样本集进行极坐标变换，得到极坐标变换后的遥感影像数据集；调用预设的卷积神经网络进行特征提取，得到第一特征向量集合以及第二特征向量集合；调用预设的特征聚合结构进行特征聚合，得到第一输出集合以及第二输出集合；对第一输出集合与第二输出集合进行特征匹配，得到排序结果，以用于图像地理定位；通过本发明能够更好地把握图像包含的地物在不同视角下的空间位置关系。

主权项：1.一种方向未对齐条件下的跨视角图像地理定位方法，其特征在于，包括：对地面全景影像进行目标次数的360度范围内的不同程度的随机偏移，生成与所述目标次数对应的目标数量的偏移地面全景影像，其中，所述地面全景影像的方向为未知方向，所述地面全景影像的视角为360度；将所述地面全景影像与所述目标数量的偏移地面全景影像分别输入至预训练的生成式网络模型，得到由所述预训练的生成式网络模型输出的仿真的极坐标变换后的遥感影像，其中，所述仿真的极坐标变换后的遥感影像的数量为所述目标数量与常数1的加和值；对遥感影像样本集中的每个遥感影像进行极坐标变换，得到极坐标变换后的遥感影像数据集；调用预设的卷积神经网络分别对所述仿真的极坐标变换后的遥感影像以及极坐标变换后的遥感影像数据集进行特征提取，分别得到第一特征向量集合以及第二特征向量集合；调用预设的特征聚合结构分别对所述第一特征向量集合与所述第二特征向量集合进行特征聚合，得到第一输出集合以及第二输出集合，其中，所述预设的特征聚合结构具有空间感知能力；对所述第一输出集合与所述第二输出集合进行特征匹配，得到排序结果，其中，所述排序结果的数量为所述目标数量与常数1的加和值；基于所述排序结果进行决策，得到最终排序结果，以用于图像地理定位；其中，所述对遥感影像样本集中的每个遥感影像进行极坐标变换，得到极坐标变换后的遥感影像数据集，包括：针对所述遥感影像上的像素点坐标，通过以下公式确定极坐标变换后的遥感影像上的像素点坐标： ；其中，所述极坐标变换的尺度分别用×和×表示；其中，表示所述遥感影像上的像素点横坐标，表示所述遥感影像的宽度，表示极坐标变换后的像素点纵坐标，表示所述极坐标变换后的遥感影像的高度，表示所述极坐标变换后的遥感影像的宽度，表示极坐标变换后的像素点横坐标；表示所述遥感影像上的像素点纵坐标，表示所述遥感影像的高度，表示正弦函数，表示余弦函数。

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百度查询： 中国科学院空天信息创新研究院 方向未对齐条件下的跨视角图像地理定位方法及装置