基于地表语义特征匹配的目标定位方法及装置

本公开涉及电子信息，尤其涉及基于地表语义特征匹配的目标定位方法及装置。

背景技术：

1、近年来，小型飞行器包括无人机已经广泛应用于军事、救援和地形勘探等众多领域，目前，在对地面目标进行地理定位方面，现有飞行器主要依托三光吊舱中的激光测距仪，利用飞行器本身的经纬度高度，以及激光测距结果，再利用吊舱的姿态角进行三角计算，得到地面目标的定位结果，存在测量距离受限、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缺点。

技术实现思路

1、本公开实施例提供一种基于地表语义特征匹配的目标定位方法及装置，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，所述技术方案如下：

2、根据本公开实施例的第一方面，提供一种基于地表语义特征匹配的目标定位方法，应用于飞行装置，该方法包括：

3、根据预设算法从飞行装置的航拍图像中检测识别目标；

4、根据图像特征提取算法提取航拍图像的地表语义特征；其中，地表语义特征为地表地物间相互关联组成的特征表示；

5、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；其中，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；

6、根据匹配结果获取航拍图像中地表地物的地理定位信息；

7、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。

8、在一个实施例中，根据预设算法从飞行装置的航拍图像中检测识别目标，包括：

9、根据重点区域注意力算法获取航拍图像的目标区域；

10、根据fssd算法以及特征关联学习算法从目标区域检测识别目标。

11、在一个实施例中根据图像特征提取算法提取航拍图像的地表语义特征，包括：

12、根据基于l1损失函数的生成对抗神经网络l1-cyclegan提取航拍图像的地表语义特征；

13、其中，l1-cyclegan训练基于小样本的迁移学习，l1-cyclegan训练的误差计算指标采用ssim指数，ssim取值范围为[0，1]。

14、在一个实施例中，该方法之前还可以包括：

15、根据图像特征提取算法以及卫星图像制作基准图像数据库；其中，卫星图像包含地表地物的地理定位信息。

16、在一个实施例中，该方法之后还可以包括：

17、根据deepsort算法及卡尔曼滤波算法对目标进行跟踪；其中，当目标运动速度不大于阈值时，使用预测的卡尔曼状态与目标检测结果之间的马氏距离作为运动信息的关联度量；当目标运动速度大于阈值时，使用余弦距离对外观特征判断与目标检测特征是否关联。

18、根据本公开实施例的第二方面，提供一种目标定位装置，应用于飞行装置，包括：

19、目标检测模块，用于根据预设算法从飞行装置的航拍图像中检测识别目标；

20、特征提取模块，用于根据图像特征提取算法提取航拍图像的地表语义特征；其中，地表语义特征为地表地物间相互关联组成的特征表示；

21、匹配模块，用于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；其中，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；

22、获取模块，用于根据匹配结果获取航拍图像中地表地物的地理定位信息；

23、目标定位模块，用于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。

24、在一个实施例中，目标检测模块具体用于：

25、根据重点区域注意力算法获取航拍图像的目标区域；

26、根据fssd算法以及特征关联学习算法从目标区域检测识别目标。

27、在一个实施例中，特征提取模块具体用于：

28、根据基于l1损失函数的生成对抗神经网络l1-cyclegan提取航拍图像的地表语义特征；

29、其中，l1-cyclegan训练基于小样本的迁移学习，l1-cyclegan训练的误差计算指标采用ssim指数，ssim取值范围为[0，1]。

30、在一个实施例中，特征提取模块还用于：

31、根据图像特征提取算法以及卫星图像制作基准图像数据库；其中，卫星图像包含地表地物的地理定位信息。

32、在一个实施例中，该装置还包括：

33、目标跟踪模块，用于根据deepsort算法及卡尔曼滤波算法对目标进行跟踪；其中，当目标运动速度不大于阈值时，使用预测的卡尔曼状态与目标检测结果之间的马氏距离作为运动信息的关联度量；当目标运动速度大于阈值时，使用余弦距离对外观特征判断与目标检测特征是否关联。

34、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，通过将飞行装置对地航拍图像与基于包含地表地物地理定位信息的卫星图像制作的基准图像数据库进行实时匹配，将匹配结果与惯性导航系统高精度融合后获得稳定、无累计误差的位置与方位信息，对识别到的目标进行准确定位以及跟踪。本公开实施例提供的技术方案不依赖激光测距仪对地面目标进行定位，从而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。

35、应当理解的是，以上的一般描述和后文的细节描述仅是示例性和解释性的，并不能限制本公开。

技术特征：

1.一种基于地表语义特征匹配的目标定位方法，应用于飞行装置，其特征在于，包括：

2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述根据预设算法从所述飞行装置的航拍图像中检测识别目标，包括：

3.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述根据图像特征提取算法提取所述航拍图像的地表语义特征，包括：

4.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述方法之前还包括：

5.根据权利要求1至4任一项所述的方法，其特征在于，所述方法之后还包括：

6.一种目标定位装置，应用于飞行装置，其特征在于，包括：

7.根据权利要求6所述的装置，其特征在于，所述目标检测模块具体用于：

8.根据权利要求6所述的装置，其特征在于，所述特征提取模块具体用于：

9.根据权利要求6所述的装置，其特征在于，所述特征提取模块还用于：

10.根据权利要求6-9任一项所述的装置，其特征在于，所述装置还包括：

技术总结
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。

技术研发人员：孟德宇,石霖,李永飞,杨东方,刘洋,周毛桉
受保护的技术使用者：中国人民解放军火箭军工程大学
技术研发日：
技术公布日：2024/3/17