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申请/专利权人：南京信息工程大学

摘要：本发明公开了基于无人机对于远距离标志物快速识别与三维位置解算方法，首先对两个单目相机进行标定，获得内参矩阵和畸变系数，并通过双目图像进行外参标定以获取相机模型。利用相机同时采集两张RGB图像，通过一系列图像处理步骤，完成对标志物图像的获取。随后，通过SIFT图像特征点匹配确定匹配点像素位置，并使用奇异值分解及坐标变换求解标志物质心点的世界坐标。进一步地，通过动态时间规整异常值检测与局部加权回归平滑方法优化轨迹池，对获取的三维坐标进行综合处理，进一步提升位置定位的精度与追踪的稳定性。本发明不仅实现了远距离目标的快速定位与追踪，提高了检测效率和精度，还为无人机上的精准目标定位提供了创新性解决方案。

主权项：1.基于无人机对远距离标志物快速识别与三维位置解算方法，其特征在于，包括如下步骤：步骤1，在无人机上对称设置两个单目相机，标定每个相机的内参矩阵，并对每个相机进行畸变矫正；步骤2，利用相机的内参矩阵计算相应的外参矩阵；步骤3，基于步骤1和2，利用两个单目相机实时获取远距离图像，对获取的图像进行标志物提取，实时获取标志物图像框在相机坐标系下的像素位置，并对提取出的标志物图像进行预处理，得到预处理后的标志物图像；其中，利用YoloFastestV2神经网络提取标志物，在YoloFastestV2神经网络最后一个特征提取层通过SimAM引入自注意力机制，通过能量函数分配输入特征图的注意力权重，SimAM自注意力机制的最小能量函数如下： 其中，为能量值，t为输入特征的单通道目标神经元，和分别为通道中除t以外的所有神经元的均值和方差，λ是正则化参数；最小能量函数由以下公式得出： 其中，是规范化后在所有通道和空间维度的汇总，E为的倒数，X为原始所有通道和空间维度的汇总，sigmoid函数用来映射约束过大值，⊙表示逐元素乘法；对提取出的标志物进行图像预处理包括图像分割、阈值掩膜、中值滤波、高斯滤波、灰度转换以及图形开操作；步骤4，对于同一帧两个单目相机经预处理后得到的标志物图像进行SIFT特征点匹配，得到匹配点像素坐标，根据匹配点像素坐标进行标志物质心点计算；步骤5，对步骤4计算得到的质心点进行奇异值分解，结合无人机自身在世界坐标系下的位姿，计算标志物质心点的世界坐标；步骤6，设定轨迹池内的坐标数量，将当前帧计算得到的质心点世界坐标压栈入轨迹池中，利用动态时间规整方法检测异常值，并通过局部加权回归平滑方法优化轨迹池，从而得到标志物三维坐标。

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百度查询： 南京信息工程大学 基于无人机对于远距离标志物快速识别与三维位置解算方法