[發明專利]一種基于異源影像匹配的無人機快速地理定位方法及裝置

在審

• 申請號: 202211564113.5
• 申請日: 2022-12-07
• 公開（公告）號: CN115993616A
• 公開（公告）日: 2023-04-21
• 發明（設計）人: 眭海剛;李嘉杰;茍國華;雷俊鋒;劉暢;楊苗苗;王勝;張浩;鄧洪星;許貴林
• 申請（專利權）人: 武漢大學
• 主分類號: G01S19/42
• 分類號: G01S19/42;G01C21/20
• 代理公司: 武漢科皓知識產權代理事務所(特殊普通合伙) 42222
• 代理人: 嚴彥

1.一種基于異源影像匹配的無人機快速地理定位方法，其特征在于，包括以下步驟：

步驟1，初始化匹配區域；

步驟2，對無人機影像和分割得到的匹配區域衛星影像進行預處理；

步驟3，通過殘差網絡提取無人機影像和待匹配衛星影像的多尺度特征；

步驟4，通過歐氏距離在低分辨率特征圖實現粗匹配；

步驟5，基于粗匹配的匹配點對和高分辨率特征圖將匹配細化到原始圖像分辨率，實現精細匹配；

步驟6，利用RANSAC算法計算單應矩陣；

步驟7，利用單應矩陣進行地理坐標轉換，完成定位。

2.如權利要求1所述的一種基于異源影像匹配的無人機快速地理定位方法，其特征在于：步驟1中首先讀取無人機飛行規劃任務文件，根據無人機飛行區域、飛行高度、環境要素，選擇覆蓋范圍、地面分辨率和模態均滿足匹配要求的衛星影像，然后以上一幀的無人機影像像主點的GNSS坐標為中心對衛星影像進行切割，得到N₁×N₂大小的衛星影像塊。

3.如權利要求1所述的一種基于異源影像匹配的無人機快速地理定位方法，其特征在于：步驟2中將無人機影像和切割得到的衛星影像調整為N₃×N₄大小的灰度影像，并進行歸一化處理后放入同一批次，歸一化計算方式如下：

式中，x′表示歸一化后的像素灰度值，x表示歸一化前的像素灰度值，x_min為影像中像素灰度最小值，x_max為影像中像素灰度最大值。

4.如權利要求1所述的一種基于異源影像匹配的無人機快速地理定位方法，其特征在于：步驟3中采用殘差網絡提取影像的多尺度特征，通過殘差擬合構造恒等映射，以提取更魯棒的多尺度特征，將步驟2預處理后放入同一批次的無人機和衛星的單通道灰度影像先通過初始卷積層生成分辨率為原圖像大小1/4的特征圖，然后將得到的特征圖連續通過三個架構一致的殘差卷積模塊，得到分辨率分別為原圖大小的1/4，1/16和1/64的特征圖，最后這三個特征圖分別通過權重不同的卷積層，輸出用于匹配的多尺度特征圖。

5.如權利要求1所述的一種基于異源影像匹配的無人機快速地理定位方法，其特征在于：步驟4中首先將步驟3得到的無人機影像和衛星影像的1/64低分辨率特征圖展平成L個256維特征向量，L表示低分辨率特征圖的像素數量，然后利用歐氏距離度量異源影像的特征相似性，得到大小為L×L的特征間歐氏距離矩陣，矩陣元素代表異源影像不同像素間的特征歐氏距離相似度，具體公式如下：

式中，C(i,j)表示特征間歐氏距離矩陣；A表示無人機影像的1/64低分辨率特征圖；B表示衛星影像的1/64低分辨率特征圖；F_A(i)表示特征圖A中第i個特征向量，0iL+1；F_B(j)表示特征圖B中第j個特征向量，0jL+1；

得到特征歐式距離矩陣后，輸出每行每列的最小值，得到異源影像的特征對應關系，若出現某一行有多個列的最小值或者某一列也有多個行的最小值時，則選取這一行或列最小值中數值最小的特征歐氏距離相似度；將輸出的特征歐式距離矩陣的最小值的行列號利用特征圖的寬恢復為像素坐標后，將像素坐標乘以尺度變換因子8，最終得到粗匹配點對。