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公开(公告)号：CN117876723B
公开(公告)日：2024-05-31
申请号：CN202410273563.1
申请日：2024-03-11
Applicant: 湖南大学
Abstract: 一种拒止环境下无人机航拍图像全局检索定位方法，包括：1、利用搭载云台相机的无人机采集航拍图像，并对航拍图像进行校正；2、运用尺度不变特征变换算法识别航拍图像的特征点，构建航拍图像的图像特征向量描述符；3、构建全局卫星地图信息库，并分割成指定数量的卫星地图，分别构建每个卫星地图的图像特征向量描述符；4、利用航拍图像分别与每个卫星地图进行匹配，得到匹配成功的卫星地图，得到航拍图像与卫星图像的变换关系，得到航拍目标的定位信息。本发明克服了无GPS信号时难以准确定位目标位置的问题，大大提高了无人机航拍图像的定位精度和可靠性，为各种应用场景提供了强大的支持。
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公开(公告)号：CN118053010A
公开(公告)日：2024-05-17
申请号：CN202410445247.8
申请日：2024-04-15
Applicant: 湖南大学
IPC: G06V10/75 , G06F16/583 , G06F16/587 , G06N3/0455 , G06N3/0895 , G06V10/46 , G06V10/80 , G06V10/82
Abstract: 本发明公开了拒止环境下基于无人机图像和卫星地图的景象匹配方法，包括数据集制作，对SuperRetrieval模型进行训练；使用卫星地图裁剪后的图片经过训练好的SuperRetrieval模型后提取的全局描述符，与对应地理坐标和图像一起保存生成地图数据库，在无人机飞行过程中，将所拍摄到的无人机图像送入训练好的SuperRetrieval模型，得到该图像的全局描述符，使用该描述符在地图数据库中进行检索，获得当前视角的地理坐标与图像，进行完成景象导航和匹配。有效解决由于拒止环境下无人机无法获取足够的定位信息而导致粗定位失败的问题，以确保无人机能够在各种挑战性的环境中可靠地执行景象匹配任务。
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公开(公告)号：CN118053010B
公开(公告)日：2024-07-19
申请号：CN202410445247.8
申请日：2024-04-15
Applicant: 湖南大学
IPC: G06V10/75 , G06F16/583 , G06F16/587 , G06N3/0455 , G06N3/0895 , G06V10/46 , G06V10/80 , G06V10/82
Abstract: 本发明公开了拒止环境下基于无人机图像和卫星地图的景象匹配方法，包括数据集制作，对SuperRetrieval模型进行训练；使用卫星地图裁剪后的图片经过训练好的SuperRetrieval模型后提取的全局描述符，与对应地理坐标和图像一起保存生成地图数据库，在无人机飞行过程中，将所拍摄到的无人机图像送入训练好的SuperRetrieval模型，得到该图像的全局描述符，使用该描述符在地图数据库中进行检索，获得当前视角的地理坐标与图像，进行完成景象导航和匹配。有效解决由于拒止环境下无人机无法获取足够的定位信息而导致粗定位失败的问题，以确保无人机能够在各种挑战性的环境中可靠地执行景象匹配任务。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN116912302B
公开(公告)日：2023-12-01
申请号：CN202311170392.1
申请日：2023-09-12
Applicant: 湖南大学
Abstract: 本发明公开了一种基于深度图像配准网络的高精度成像方法及系统，搭建高精度成像系统，包括三轴运动平台、成像模块和载具，载具和成像模块分别固设于三轴运动平台的Y轴和Z轴上，目标产品通过载具固定；通过调整X、Y和Z轴确定成像模块的拍摄路径并对目标产品进行局部拍摄，得到若干张局部图像；采用深度图像配准网络对若干张局部图像中所有两两相邻的图像进行处理，得到每组相邻图像的变换矩阵；将若干张局部图像通过变换矩阵进行转换，并将转换后的局部图像依次填入到预先设计的空白大图中，并将空白大图中相邻图像之间进行融合，
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公开(公告)号：CN118097186A
公开(公告)日：2024-05-28
申请号：CN202410428328.7
申请日：2024-04-10
Applicant: 湖南大学
IPC: G06V10/74 , G06V10/46 , G06V10/771 , G06V10/82 , G06V20/17
Abstract: 本发明公开了一种基于像素级支持向量数据描述的景像匹配方法及系统，获取待匹配图像和参考图像并通过浅层网络特征提取模块进行特征提取，将提取的特征通过特征描述符优化模块进行优化，剔除掉冗余的特征描述符，对优化后得到的参考图像特征描述符进行多元高斯分布建模，根据优化后得到的待匹配图像特征描述符、建模后得到均值和方差计算注意力掩码，通过注意力掩码从参考图像的特征和待匹配图像的特征中选出优质特征，并通过景像匹配模块估计单应性矩阵，实现参考图像的匹配与定位。本发明设计了特征描述符优化模块以及注意力掩码生成模块可以提高参考图像和待匹配图像配准的鲁棒性，提高了无人机航拍图像定位精度的可靠性。
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公开(公告)号：CN117876723A
公开(公告)日：2024-04-12
申请号：CN202410273563.1
申请日：2024-03-11
Applicant: 湖南大学
Abstract: 一种拒止环境下无人机航拍图像全局检索定位方法，包括：1、利用搭载云台相机的无人机采集航拍图像，并对航拍图像进行校正；2、运用尺度不变特征变换算法识别航拍图像的特征点，构建航拍图像的图像特征向量描述符；3、构建全局卫星地图信息库，并分割成指定数量的卫星地图，分别构建每个卫星地图的图像特征向量描述符；4、利用航拍图像分别与每个卫星地图进行匹配，得到匹配成功的卫星地图，得到航拍图像与卫星图像的变换关系，得到航拍目标的定位信息。本发明克服了无GPS信号时难以准确定位目标位置的问题，大大提高了无人机航拍图像的定位精度和可靠性，为各种应用场景提供了强大的支持。
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公开(公告)号：CN117152644A
公开(公告)日：2023-12-01
申请号：CN202311239554.2
申请日：2023-09-25
Applicant: 湖南大学 , 江西省通讯终端产业技术研究院有限公司
IPC: G06V20/17 , G06V10/25 , G06V10/774 , G06V10/764 , G06V10/77 , G06V10/80 , G06V10/82
Abstract: 本发明涉及无人系统目标检测技术领域，具体为一种无人机航拍照片的目标检测方法，包括：1、构建训练集；2、构建目标检测模型；3、选一图像输入到骨干网络中，得到四类不同尺度的骨干网络特征图；4、将3的输出结果进行特征融合，得到四类融合特征图；5、将第四类融合特征图输入到CVAN模块中，最终得到第四类输出特征图；6、将5的输出结果输入到目标检测头中，计算得到目标的分类信息等信息；重复3至5，直至迭代至设定次数，选取最好的一组权重结果，得到训练后的目标检测模型。本发明引入了变换器，无人机图像中包含许多密集的微小物体，引入变换器可以有效增强每个微小物体的语义可分辨性，有效减少漏检和误检。
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公开(公告)号：CN116912302A
公开(公告)日：2023-10-20
申请号：CN202311170392.1
申请日：2023-09-12
Applicant: 湖南大学
Abstract: 本发明公开了一种基于深度图像配准网络的高精度成像方法及系统，搭建高精度成像系统，包括三轴运动平台、成像模块和载具，载具和成像模块分别固设于三轴运动平台的Y轴和Z轴上，目标产品通过载具固定；通过调整X、Y和Z轴确定成像模块的拍摄路径并对目标产品进行局部拍摄，得到若干张局部图像；采用深度图像配准网络对若干张局部图像中所有两两相邻的图像进行处理，得到每组相邻图像的变换矩阵；将若干张局部图像通过变换矩阵进行转换，并将转换后的局部图像依次填入到预先设计的空白大图中，并将空白大图中相邻图像之间进行融合，得到目标产品的高精度完整图像。该方法可节省相邻的两个局部图像的特征配准时间且系统的成本低。
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