一种热红外与可见光影像深度特征匹配方法

针对无人机热红外影像与光学卫星影像的匹配难题,提出一种基于异源地标数据集学习的深度局部特征匹配方法。首先,利用生成对抗网络学习热红外与可见光影像的灰度分布规律,并进一步合成用于特征提取模型训练的热红外影像地标数据集;然后,联合残差网络和注意力机制模型,从数据集中学习深度不变特征;最后,经过对不变特征的匹配、提纯等处理,获得像对的正确匹配点。试验测试了该方法的性能,并与KAZE、特征检测描述网络和深度局部特征模型进行了对比。结果表明,提出的方法对灰度、纹理、重叠率以及几何变化具有较强的适应性,且匹配效率较高,可为无人机视觉导航提供支撑。     

一种面向无人机绝对定位的卫星基准影像检索方法

针对全球导航卫星系统（global navigation satellite system,GNSS）拒止环境下大范围无人机视觉绝对定位问题,提出了一种聚合深度学习特征的卫星基准影像检索方法。首先,利用预训练的深度学习模型提取无人机与卫星基准影像的局部卷积特征;然后,对局部特征描述符进行聚合,生成影像全局表达;最后,利用影像全局特征进行相似性检索,并采用检索结果精匹配重排序的后处理方法,进一步提高检索准确率。设计了一个新的面向无人机绝对定位的卫星基准影像数据集并进行实验,结果表明,使用所提方法检索无人机影像适配区域的卫星基准影像的准确率达76.07%,可为后续基于视觉的无人机绝对定位提供参考。     

全局收敛LM算法优化的机载激光测深信号提取方法

在机载激光测深系统中,水面与水底回波信号的提取精度是影响系统测深能力的关键因素,然而传统的信号提取方法易受噪声影响,精度低,对测量环境的适应性差。针对上述问题,提出一种全局收敛LM(Levenberg Marquardt)算法优化的机载激光测深信号提取方法。首先通过模糊筛选得到较为可靠的初值;然后利用基于全局收敛LM的波形分解算法对波形进行分析建模,从而获取每个初值点的高斯分解参数;最后通过多条件筛选确定精确的水面、水底回波信号位置。利用实测数据和模拟数据分别进行实验,结果表明提出方法对回波信号具有较高的检测正确率,且稳定性较强。