【技术实现步骤摘要】
本申请涉及数据处理，尤其是涉及一种基于高精度地图的景象匹配定位方法和景象匹配定位系统。
技术介绍
1、无人机视觉导航主要基于计算机视觉技术，通过处理和分析摄像头捕获的图像信息来实现无人机的自主导航和定位。无人机所搭载的摄像头充当其“眼睛”，而图像处理算法则充当“大脑”的角色，对视觉信息进行筛选、解析和判断。
2、以景象匹配导航为例，它能够在更广阔的环境中实现无人机的精确定位，该技术需要在飞行前通过一系列地面或卫星图像构建一个三维地图。在飞行过程中，无人机通过实时捕获的图像与这个三维地图进行匹配，计算出自身的位置和姿态，这种技术在gps信号无法使用或精度不足的环境中尤为重要。
3、例如在无人机蜂群的自主行进过程中，当受到干扰或者无法使用卫星进行定位时，就需要依靠本地方式进行定位，但是此时依靠单点定位方式可能存在定位偏离问题，主要原因是无人机得到的是地面特征的一部分，此时使用比对方式进行定位，存在一定的失误概率。
技术实现思路
1、本申请提供一种基于高精度地图的景象匹配...
【技术保护点】
1.一种基于高精度地图的景象匹配定位方法，其特征在于，包括：
2.根据权利要求1所述的基于高精度地图的景象匹配定位方法，其特征在于，确定特征对象后，还包括提取特征对象的识别特征并使用特征对象的识别特征构建识别模型；
3.根据权利要求2所述的基于高精度地图的景象匹配定位方法，其特征在于，提取特征对象的识别特征包括：
4.根据权利要求3所述的基于高精度地图的景象匹配定位方法，其特征在于，计算识别区域的纹理特征曲线包括：
5.根据权利要求1所述的基于高精度地图的景象匹配定位方法，其特征在于，寻找与特征对象关联的飞行单元时，使用...
【技术特征摘要】
1.一种基于高精度地图的景象匹配定位方法，其特征在于，包括：
2.根据权利要求1所述的基于高精度地图的景象匹配定位方法，其特征在于，确定特征对象后，还包括提取特征对象的识别特征并使用特征对象的识别特征构建识别模型；
3.根据权利要求2所述的基于高精度地图的景象匹配定位方法，其特征在于，提取特征对象的识别特征包括：
4.根据权利要求3所述的基于高精度地图的景象匹配定位方法，其特征在于，计算识别区域的纹理特征曲线包括：
5.根据权利要求1所述的基于高精度地图的景象匹配定位方法，其特征在于，寻找与特征对象关联的飞行单元时...
【专利技术属性】
技术研发人员：姜艳川，王振刚，刘帅，马保群，毛团志，
申请(专利权)人：北京瞰天科技有限公司，
类型：发明
国别省市：
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