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：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。

公开(公告)号：CN119206270A

公开(公告)日：2024-12-27

申请号：CN202411465219.9

申请日：2024-10-21

Applicant: 西安交通大学

Inventor： 石霖 ,  刘洋 ,  杨东方 ,  王仁振 ,  孟德宇

IPC: G06V10/75 ,  G06V10/44 ,  G06V10/46 ,  G06V10/774 ,  G06V10/80 ,  G06V10/82 ,  G06V20/10 ,  G06V20/13 ,  G06N3/045 ,  G06N3/0464 ,  G06N3/084 ,  G06N3/0985

Abstract: 本申请公开了一种基于元学习的遥感图像匹配方法及装置，该方法包括：从已有的数据集中选择第一预设数量的图像对，并在每对图像上进行显著区域点的配对标注，使每对图像上都具有第二预设数量的匹配对，以构建元数据集；从已有的数据集中对每个图像对中的一幅图像执行变换操作，以构建粗标注数据集；构建特征配对网络和显著性判断网络；通过不同的数据集迭代执行双层优化步骤，直至特征配对网络和显著性判断网络的近似最优参数值不再显著变化或达到预设迭代次数，以获得对应的最优参数值。解决了传统特征提取算子难以有效提取出异源遥感图像之间具有显著性的特征，并且难以应对复杂多变的实际应用场景的问题。