一种基于改进ViT模型的视觉景象匹配定位方法与系统技术方案

本发明专利技术公开了一种基于改进ViT模型的视觉景象匹配定位方法与系统。方法包括以下步骤：对于给定航拍图像和卫星地图，将其分割成L个固定大小的图像块，每个图像块展开后通过线性投影映射到高维特征空间，形成一个序列；将预处理后的航拍图像与卫星地图分别输入经过改进的ViT神经网络模型中，输出全局特征向量，并对局部特征进行聚合，结合全局特征，生成稳健的特征表达向量；采用增量式主成分分析法对高维特征空间进行降维，并利用KD树进行最近邻搜索，获得与航拍图像最相似的卫星地图；基于航拍图像与卫星地图的匹配关系，进行位置反算。本发明专利技术通过异源图像特征提取与快速特征匹配，实现无人飞行器在在卫星拒止的条件下自主定位。

【技术实现步骤摘要】

本专利技术涉及导航，具体涉及一种基于改进vit模型的视觉景象匹配定位方法与系统。

技术介绍

1、无人飞行器因其操作简单、成本低以及体积小等特点，已在民用和军事领域得到广泛的应用。导航技术是无人飞行器发展的核心技术部分，它可以为无人飞行器提供姿态、速度、位置等信息。目前无人飞行器导航系统主要有全球卫星导航、惯性导航、视觉导航与无线电导航定位等。全球卫星导航系统(global navigation satellite system,gnss)在信号好的情况下定位精度高，但易受信号干扰，自主性能差。惯性导航系统(inertialnavigation system,ins)不依赖外来信息，短时间内定位精度高，但定位误差随时间快速积累。视觉导航系统(visual navigation system，vns)设备简单，适用范围广，但容易受到自然条件影响。无线电导航系统(radio navigation system，rns)由无线电测控系统或雷达系统组成，它们的定位精度不受时间影响，但必须依赖地面站的支持。

2、如今，景象匹配辅助导航(scene matc本文档来自技高网...

【技术保护点】

1.一种基于改进ViT模型的视觉景象匹配定位方法，其特征在于，包括：

2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，每个图像块展开后通过线性投影映射到高维特征空间，形成一个序列，包括：

3.根据权利要求2所述的方法，其特征在于，改进的ViT神经网络模型中每个分支的处理包括：

4.根据权利要求3所述的方法，其特征在于，利用聚类算法对局部特征进行聚合，包括：

5.根据权利要求4所述的方法，其特征在于，增量式主成分分析法对高维特征空间进行降维，包括：

6.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，KD树通过以下方法构建：</p>

7.根据...

【技术特征摘要】

1.一种基于改进vit模型的视觉景象匹配定位方法，其特征在于，包括：

2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，每个图像块展开后通过线性投影映射到高维特征空间，形成一个序列，包括：

3.根据权利要求2所述的方法，其特征在于，改进的vit神经网络模型中每个分支的处理包括：

4.根据权利要求3所述的方法，其特征在于，利用聚类算法对局部特征进行聚合，包括：

5.根据权利要求4所述的方法，其特征在于，增量式主成分分析法对高维特征空间进行降维，包括：

6.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，kd树通过以下方法构建：

7.根据权利要求6所述...

【专利技术属性】
技术研发人员：刘锡祥，程玉，
申请(专利权)人：东南大学，
类型：发明
国别省市：