【技术实现步骤摘要】
本专利技术涉及景象匹配，尤其是涉及一种无人机图像和卫星图像的景象匹配方法。
技术介绍
1、在gnss拒止场景下保持无人机高精度的定位，目前多应用的方法是景象匹配技术。景象匹配是将特征图像从不同传感器摄取的相应景象区域中确定出来或找到它们对应关系的一种计算机视觉技术。无人机通过将拍摄的实时图与预先处理存储的遥感基准图数据库进行匹配，在遥感图像中计算匹配图像位置，从而确定自身位置信息。
2、但是景象匹配技术严重依赖于离线遥感基准图，因此高精度地图是影响景象匹配准确度的关键因素之一，而基准图的制作是先于无人机实时图像，就存在基准图和无人机实时图像信息可能是在不同日期、不同传感器、不同观测点或角度、不同气象条件下获得的，因此需要景象匹配算法具备很强的光照、季节、角度不变性。目前的传统算法基本无法应对不同传感器、时间、季节、角度引起的改变，而基于深度学习的匹配算法由于强大的自动提取特征的能力，有更好的鲁棒性。
3、尽管基于深度学习的匹配算法相比传统算法具有显著的优势，但仍有一些问题需要解决：带有地理信息的基准卫星图像和无人...
【技术保护点】
1.一种无人机图像和卫星图像的景象匹配方法，其特征在于，包括以下步骤：
2.根据权利要求1所述的无人机图像和卫星图像的景象匹配方法，其特征在于，所述步骤1中，景象匹配模型包括数据增强模块、特征提取模块、Head模块和匹配模块，数据增强模块具体方法为：先将无人机和卫星图像都重设为224*224的图像，然后采用随机旋转、随机亮度和随机擦除进行图像增强。
3.根据权利要求1所述的无人机图像和卫星图像的景象匹配方法，其特征在于，所述步骤2中，具体方法为：
4.根据权利要求1所述的无人机图像和卫星图像的景象匹配方法，其特征在于，所述步骤3中，...
【技术特征摘要】
1.一种无人机图像和卫星图像的景象匹配方法，其特征在于，包括以下步骤：
2.根据权利要求1所述的无人机图像和卫星图像的景象匹配方法，其特征在于，所述步骤1中，景象匹配模型包括数据增强模块、特征提取模块、head模块和匹配模块，数据增强模块具体方法为：先将无人机和卫星图像都重设为224*224的图像，然后采用随机旋转、随机亮度和随机擦除进行图像增强。
3.根据权利要求1所述的无人机图像和卫星图像的景象匹配方法，其特征在于，所述步骤2中，具体方法为：
4.根据权利要求1所述的无...
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