支持场景表观差异的无人机图像视觉定位方法OA北大核心CSTPCD
视觉定位是计算机视觉中的基本任务,在无人机测控、视频监控和遥感分析等领域有着广泛应用.在GNSS拒止情况下,利用图像进行视觉定位是重要的导航替代方法.然而,由于室外场景易受天气、季节和光照等变化影响,细节的表观差异方差大,无人机视觉定位的鲁棒性与精度在近地面时难以保证.提出一种基于虚拟图像合成的视觉定位框架.设计阴影映射和深度卷积图像填补网络来合成具有大表观差异和大视差的虚拟图像集,以提高2D-3D配准质量从而提升视觉定位的鲁棒性.实验数据表明,与国际同类方法相比,本方法合成的图像质量在视觉效果、匹配点数量、置信度和视觉定位的精度等指标上都获得了明显的提升,可以支持大表观差异下的无人机视觉定位.
王骞仟;熊源;姜涵;周忠;
北京航空航天大学,北京100191 虚拟现实技术与系统全国重点实验室,北京100191
计算机与自动化
视觉定位无人机图像合成三维重建
《空间控制技术与应用》 2024 (001)
P.56-67 / 12
国家重点研发计划资助项目(2022YFC3803600)和城市信息模型(CIM)数据结构化治理关键技术资助项目。
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