公开(公告)号：CN117705117A

公开(公告)日：2024-03-15

申请号：CN202311714100.6

申请日：2023-12-13

Applicant: 中国人民解放军火箭军工程大学 ,  西安交通大学

Inventor： 孟德宇 ,  石霖 ,  李永飞 ,  杨东方 ,  刘洋 ,  周毛桉

IPC: G01C21/20

Abstract: 本公开实施例提供的基于地表语义特征匹配的目标定位方法及装置，涉及电子信息技术领域，能够解决现有技术方案中激光测距测量距离受限、时间长、成功率低，以及不能同时对多个目标进行地理定位的问题。具体技术方案为：根据预设算法从飞行装置的航拍图像中检测识别目标，并根据图像特征提取算法提取航拍图像的地表语义特征，并根据提取的航拍图像的地表语义特征在参考基准图像数据库中进行匹配，数据库中包含参考基准图像的地表语义特征以及参考基准图像中地表地物的地理定位信息，再根据匹配结果获取航拍图像中地表地物的地理定位信息，最后根据航拍图像中地表地物的地理定位信息以及惯性导航系统定位目标。

公开(公告)号：CN118129740A

公开(公告)日：2024-06-04

申请号：CN202410161033.8

申请日：2024-02-05

Applicant: 中国人民解放军火箭军工程大学 ,  西安交通大学

Inventor： 孟德宇 ,  吴聪伟 ,  李永飞 ,  杨东方 ,  刘洋 ,  周毛桉

IPC: G01C21/16 ,  G01C21/20

Abstract: 本申请公开了一种飞行器惯性视觉组合导航方法及系统，涉及导航技术领域。其中方法包括：获取惯性数据和视觉数据；建立位姿方程；求解位姿方程，在求解过程中首先将位姿方程转换为带非线性约束的超定亏秩线性方程组，对超定亏秩线性方程组进行降维，得到超定亏秩线性方程组的近似解，然后将位姿方程转换为无约束优化方程，以近似解为初始迭代点对无约束优化方程进行求解，获得无约束优化方程的最优解，即相机的位姿。本申请利用惯性测量系统提供的数据得到了位姿优化数据，然后采用几何‑非线性局部算法获得近似解，以此近似解为初始点，采用非线性牛顿局部优化算法获得最优解，大大提高了导航定位的速度和准确性。

公开(公告)号：CN117968676A

公开(公告)日：2024-05-03

申请号：CN202410160947.2

申请日：2024-02-05

Applicant: 中国人民解放军火箭军工程大学 ,  西安交通大学

Inventor： 孟德宇 ,  杨东方 ,  吴聪伟 ,  李永飞 ,  刘洋 ,  周毛桉

IPC: G01C21/16 ,  G01C21/20

Abstract: 本申请公开了一种飞行器视觉导航方法、系统及计算机存储介质，涉及导航技术领域。其中方法包括：获取不同时刻的视觉测量图像；提取图像中匹配的特征点；建立含约束的位姿方程；求解位姿方程，获得图像之间的旋转矩阵；在求解位姿方程时，如果位姿方程有解，将位姿方程转换为带球约束的线性方程组，利用线性方程组中直线和约束球的几何特征求解线性方程组，获得位姿方程的解，如果位姿方程无解，采用全局搜索和局部搜索相结合的非线性搜索算法求解位姿方程，获得位姿方程的最优解；根据旋转矩阵确定摄像机的位姿。采用本申请的方法，可以提高导航定位过程的实时性。

公开(公告)号：CN117611673A

公开(公告)日：2024-02-27

申请号：CN202311675508.7

申请日：2023-12-07

Applicant: 中国人民解放军火箭军工程大学 ,  西安交通大学

Inventor： 杨东方 ,  李永飞 ,  徐炜波 ,  孟德宇 ,  刘洋 ,  周毛桉

IPC: G06T7/73 ,  G06V10/44 ,  G06V10/75

Abstract: 本公开实施例提供的图像辅助的单目视觉SLAM初始化方法及装置，涉及电子信息技术领域，能够解决视觉SLAM技术无法为无人机提供地理定位信息的问题。具体技术方案为：首先根据预设规则选择一帧飞行装置的航拍图像，再根据飞行装置的地理坐标提取含有地理定位信息的卫星图像，再根据图像匹配算法计算航拍图像与卫星图像的特征匹配关系，再根据预设算法以及特征匹配关系计算位姿矩阵及特征点在相机坐标系的深度，再根据位姿矩阵和相机投影模型将特征点转换为地理坐标系的三维地图点，最后根据位姿矩阵和三维地图点构建SLAM初始化地图完成初始化。

公开(公告)号：CN117436479A

公开(公告)日：2024-01-23

申请号：CN202311408477.9

申请日：2023-10-26

Applicant: 西安交通大学

Inventor： 孟德宇 ,  刘洋 ,  石霖 ,  杨东方 ,  李永飞 ,  李海霞 ,  周毛桉

IPC: G06N3/0455 ,  G06N3/044 ,  G06N3/0985 ,  G06N3/082 ,  G06V10/82 ,  G06V10/75 ,  G06V10/774

Abstract: 本发明公开了一种基于元学习的异源图像匹配网络构建方法及匹配方法，前者包括：搭建目标网络；基于得到的显著性值用元学习构建最终损失函数；获取携带有点对匹配标注信息的异源图像数据集，筛选显著点构建元数据集，结合最终损失函数训练目标网络，得到地表特征差异化元选择网络以用于对未知成对异源图像输出置信矩阵，以得到图像匹配配准结果。本发明用元学习使显著性判断分支能选择显著性强区域的匹配点，因此实现的基于元学习的异源图像匹配方法具有匹配区域自选择能力，能解决飞行过程中航拍图像和预存卫星图像之间的鲁棒匹配问题，能更快选择特征鲁棒区域，适用于任何场景，是在飞行器其他导航定位方式失效情况下的一种智能自主匹配新方法。