基于条件生成网络的高仿真地空影像匹配方法及系统技术方案

本发明专利技术提供一种基于条件生成网络的高仿真地空影像匹配定位方法及系统，包括使用全局对准算法对输入图片进行数据预处理；预处理后的图像导入第一个条件生成网络生成跨视图图像，采用的生成器网络命名为G1；将生成器G1输出的合成图像输入第二个条件生成网络，并在同一视图中合成分割图，采用的生成器网络记为G2，根据其功能命名为分割器；将G1与G2同时进行网络训练；针对G1与G2分别构建鉴别器网络D1、D2；在跨视角数据集平台上训练G1、G2、D1以及D2网络；基于跨视角数据集平台，根据具体应用场景和领域构建对应子数据集，对网络参数进行微调；对输入摄街景图片，利用前述步骤中训练完成的网络进行检索，实现对输入图片的地理定位。

【技术实现步骤摘要】

本专利技术涉及计算机视觉、图像定位领域，具体提供一种基于条件生成网络的高仿真地空影像匹配技术方案。

技术介绍

1、学习生成自然场景一直是计算机视觉领域颇具挑战性的任务，尤其是当生成的图像与原图像有截然不同的视角的时候，会变得更加的艰难。跨视角视觉定位问题是指根据提供的地面图像，从多个不同的平台上检索到最相近的空域图片。这一技术拥有着广阔的应用领域，例如自动驾驶、无人机精确递送、机器人寻路导航，事件监测等领域。其技术思想在于，当给定一个街景图像，想要对其精确定位时，可以通过检索候选卫星空域图像中与其同一位置的空域图像，利用卫星图像中自带的地理坐标信息进行标注。通过这种方式，可以准确定位附近的建筑，从而对所提供的街景图片以及所需要地理坐标信息的用户进行定位。

2、近年来，受益于深度学习的蓬勃发展，跨视角视觉定位技术受到越来越多的关注，在早期，一些科学家提出了提取手工制作特征的开创性方法。随着imagenet上cnn的巨大成功，受这一启发，workman和jacobs首批尝试利用预先训练好的cnn网络来提取跨视角视觉定位任务的特征。他们成功证明了在c本文档来自技高网...

【技术保护点】

1.一种基于条件生成网络的高仿真地空影像匹配定位方法，其特征在于，包括以下步骤：

2.根据权利要求1所述的一种基于条件生成网络的高仿真地空影像匹配定位方法，其特征在于：G1包括8层卷积，G2神经网络分为两部分，第一部分包括9层卷积，第二部分包括9层上卷积，分别用于输出地域图像及地域分割图像。

3.根据权利要求1所述的一种基于条件生成网络的高仿真地空影像匹配定位方法，其特征在于：将G1、G2两个网络同时训练时，训练G1以生成更好的交叉视图图像，从而增强G2以生成更好的分割图；同时，来自训练更好的G2的反馈平衡风格与内容之间的参数占比，从而促使G1改进。

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【技术特征摘要】

1.一种基于条件生成网络的高仿真地空影像匹配定位方法，其特征在于，包括以下步骤：

2.根据权利要求1所述的一种基于条件生成网络的高仿真地空影像匹配定位方法，其特征在于：g1包括8层卷积，g2神经网络分为两部分，第一部分包括9层卷积，第二部分包括9层上卷积，分别用于输出地域图像及地域分割图像。

3.根据权利要求1所述的一种基于条件生成网络的高仿真地空影像匹配定位方法，其特征在于：将g1、g2两个网络同时训练时，训练g1以生成更好的交叉视图图像，从而增强g2以生成更好的分割图；同时，来自训练更好的g2的反馈平衡风格与内容之间的参数占比，从而促使g1改进。

4.根据权利要求1所述的一种基于条件生成网络的高仿真地空影像匹配定位方法，其特征在于：鉴别器网络d1对应g1生成器，通过接收对应结果视图以及数据集中原图像进行鉴别；鉴别器网络d2对应g2分割器，通过接受对应结果视图及g1结果图像进行鉴别。

5.根据权利要求1或2或3或4所述的一种...

【专利技术属性】
技术研发人员：涂志刚，郐洋，李松廉，谢伟，明均仁，
申请(专利权)人：武汉大学，
类型：发明
国别省市：