一种基于多层次特征金字塔融合架构的无人机视觉定位方法技术

本发明专利技术公开了一种基于多层次特征金字塔融合架构的无人机视觉定位方法，该方法通过输入无人机拍摄的空对地视角图像及包含无人机位置的区域性高分辨率卫星图像后，采用带有自注意力机制与交叉注意力机制的特征提取主干来优化无人机图像与卫星图像间的特征交互。同时，通过设计对称金字塔结构的特征融合模块进行跨层级特征融合生成特征热力图，并根据热力图中的热值分布精确确定无人机的位置。该方法有效整合了不同尺度的特征信息，减少了计算量的同时提高了定位精度，特别适用于GNSS信号丢失或干扰的复杂环境，具有较强的鲁棒性和高效性，同时该方法可以部署在多种小型板载计算机上，广泛适用于拒止条件下无人机的自主定位。

【技术实现步骤摘要】

本专利技术涉及图像处理、深度学习技术和地理定位领域，特别涉及一种基于多层次特征金字塔融合架构的无人机视觉定位方法。

技术介绍

1、近年来，无人机技术取得了快速发展，其应用已从最初的军事用途拓展至边境巡逻、搜救救援、森林防火、精准农业测绘以及航拍摄影等多个民用领域。在这些应用场景中，全球导航卫星系统(gnss)通常作为主要的定位手段。然而，在城市峡谷、森林覆盖区域或战术环境等复杂场景下，gnss信号极易受到遮挡、干扰甚至欺骗，从而导致定位精度下降，影响无人机的任务执行，甚至带来安全隐患。为解决这一问题，研究人员提出了多种辅助或替代定位技术，例如超宽带(uwb)定位和惯性导航系统(ins)。尽管uwb技术能够在短距离内实现高精度定位，但其受限于环境拓扑结构和信号传播范围，在高层建筑密集或多径效应严重的区域，定位性能会明显下降。ins可以不依赖外部信号提供连续的位置信息，但由于累积误差的存在，长期运行时会导致精度下降。相比之下，基于视觉的定位方法，特别是结合深度学习的视觉算法，通过将实时拍摄的俯视图像与遥感卫星影像进行匹配分析，可推理出精确的地理位置信息，从而在本文档来自技高网...

【技术保护点】

1.一种基于多层次特征金字塔融合架构的无人机视觉定位方法，其特征在于，所述方法包括以下步骤：

2.如权利要求1所述的基于多层次特征金字塔融合架构的无人机视觉定位方法，其特征在于：所述S1中无人机图像通过无人机搭载的云台摄像头垂直地面进行拍摄，且所拍摄的图像通过无人机内置GPS记录图像拍摄时的地理位置信息，与之对应的卫星图像则从谷歌卫星地图中获取，卫星图范围为以无人机拍摄位置为中心，覆盖无人机视场角的3-5倍区域。

3.如权利要求1所述的基于多层次特征金字塔融合架构的无人机视觉定位方法，其特征在于：所述S2中利用无人机下视影像与对应区域的高分辨率卫星影像构建数据集；...

【技术特征摘要】

1.一种基于多层次特征金字塔融合架构的无人机视觉定位方法，其特征在于，所述方法包括以下步骤：

2.如权利要求1所述的基于多层次特征金字塔融合架构的无人机视觉定位方法，其特征在于：所述s1中无人机图像通过无人机搭载的云台摄像头垂直地面进行拍摄，且所拍摄的图像通过无人机内置gps记录图像拍摄时的地理位置信息，与之对应的卫星图像则从谷歌卫星地图中获取，卫星图范围为以无人机拍摄位置为中心，覆盖无人机视场角的3-5倍区域。

3.如权利要求1所述的基于多层次特征金字塔融合架构的无人机视觉定位方法，其特征在于：所述s2中利用无...

【专利技术属性】
技术研发人员：陈楠星，郑恩辉，
申请(专利权)人：中国计量大学，
类型：发明
国别省市：