CN119478722A 基于多模态信息对准的无人机对地目标定位方法及系统 （中国电子科技集团公司第五十四研究所）

号基于多模态信息对准的无人机对地目标定本发明公开了一种基于多模态信息对准的卫星基准图构成的卫星特征底图中的多张二维2根据所述卫星基准图和航拍高程信息，构建卫星特征底图；所述卫将所述卫星特征底图中的多张二维特征图分别进行超体素分割基于超体素分割特征图，按照二维特征图选择性构成不同的三2.根据权利要求1所述的一种基于多模态信息对准的无人机对地目标定位方法，其特调整所述超体素分割特征图中二维特征图的排列，所述超体素特征图中包含多个分割二维区域；所述分割二维区域为超若所述分割二维区域的面积大于分割阈值，将所述分割二维区将多个融合三维区域替代对应的需融合二维区域构成分割3.根据权利要求2所述的基于多模态信息对准的无人机对地目标定位方法，其特征在将所述超体素分割特征图中的二维特征图分别输入训练好的第一目标检测获得重要二维特征图；所述重要二维特征图为损失值小于其4.根据权利要求2所述的基于多模态信息对准的无人机对地目标定位方法，其特征在获得多个第一标号区域；所述第一标号区域为超体素分割特基于所述第一标号区域直方图，判断是否构成三维的区域，得到3重复上述方法，通过多次将相同标号的多个标号区域进行判断5.根据权利要求4所述的基于多模态信息对准的无人机对地目标定位方法，其特征在将第一标号区域直方图中的重要二维特征图对应的值若最新加入融合集合的值与相邻值的绝对值小于或等于融合阈若最新加入融合集合的值与相邻值的绝对值大于融合阈值，获6.根据权利要求4所述的基于多模态信息对准的无人机对地目标定位方法，其特征在将重要二维区域和除重要二维特征图之外的需融合二维区域求取若重合值大于重合阈值，将重合值对应的需融合二维区域标记7.根据权利要求6所述的基于多模态信息对准的无人机对地目标定位方法，其特征在8.根据权利要求1所述的基于多模态信息对准的无人机对地目标定位方法，其特征在将叠加特征图中的方向梯度直方图和LBP特征图分别进行超体素分割和构成不同的三9.根据权利要求1所述的基于多模态信息对准的无人机对地目标定位方法，其特征在4将匹配位置对应的分割卫星特征图和景象特征图通过第二目标检测网络进行目标定二维特征图分割模块：将所述卫星特征底图中的多张二维特征图分别进行超体素分三维区域分割模块：基于超体素分割特征图，按照二维特征图选地面景象匹配与目标定位模块：基于分割卫星特征图和景象特征图，5[0003]本发明的目的在于提供了一种基于多模态信息对准的无人机对地目标定位方法6[0018]将所述超体素分割特征图中的二维特征图分别输入训练[0024]以排列的超体素分割特征图为横坐标，第一标号区域的面积为纵坐标建立直方[0034]若最新加入融合集合的值与相邻值的绝对值大于融合阈7[0042]根据所述无人机高度和无人机姿态对航拍图像进行正射矫正，得到矫正航拍图[0047]将叠加特征图中的方向梯度直方图和LBP特征图分别进行超体素分割和构成不同[0050]将匹配位置对应的分割卫星特征图和景象特征图通过第二目标检测网络进行目[0059]本发明实施例还提供了一种基于多模态信息对准的无人机对地目标定位方法和8[0060]本发明采用多模态信息进行超体素分割，对卫星基准图和航拍图像进行匹配对[0061]图1是本发明实施例提供的一种基于多模态信息对准的无人机对地目标定位方法[0066]如图1所示，本发明实施例提供了一种基于多模态信息对准的无人机对地目标定9合三维区域对应一个或多个需融合二维区域，一个需融合二维区域对应一个融合三维区[0090]将所述超体素分割特征图中的二维特征图分别输入训练[0098]以排列的超体素分割特征图为横坐标，第一标号区域的面积为纵坐标建立直方[0113]若最新加入融合集合的值与相邻值的绝对值大于融合阈[0118]其中，本实施例中以重要二维区域与需融合二维区域的特征点的数量表示面重合面积就是表示重要二维区域与需融合二维区[0125]根据所述无人机高度和无人机姿态对航拍图像进行正射矫正，得到矫正航拍图算机视觉和图像处理中用来进行物体检测的特征描述子。HOG特征通过计算和统计图像局[0134]将叠加特征图中的方向梯度直方图和LBP特征图分别进行超体素分割和构成不同[0139]将匹配位置对应的分割卫星特征图和景象特征图通过第二目标检测网络进行目[0157]二维特征图分割模块用于将所述卫星特征底图中的多张二维特征图分别进行超存储在存储器504上并可在处理器502上运行的计算机程序，所述处理器502执行所述程序时实现前文所述基于多模态信息对准的无人机对地目标定位方法的任的总线和桥，总线500将包括由处理器502代表的一个或多个处理器和存储器504代表的存述。总线接口505在总线500和接收器501和发送器503之间提供接口。接收器501和发送器序被处理器执行时实现前文所述基于多模态信息对准的无人机对地目标定位方法的任一[0163]在此提供的算法和显示不与任何特定计算机、虚拟系统或者其它设备固有相上面对本发明的示例性实施例的描述中，本发明的各个特征有时被一起分组到单个实施微处理器或者数字信号处理器(DSP)来实现根据本发明实施例的装置中的一些或者全