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申请/专利权人：西北工业大学

摘要：本发明涉及一种协同透视视角与极坐标视角的四分支跨视角图像地理定位系统及方法，首先，对地面全景图像应用透视变换，对卫星图像应用极坐标变换；然后，构建图像匹配网络，整个网络包含四个结构相同且权重不共享的分支网络，每个分支网络包括特征提取层、坐标注意力模块和空间尺度注意力模块。特征提取层能够提取高维抽象的图像特征。利用本发明的方法，可以联合图像全局信息与局部信息一起进行定位，关注不同尺度的物体及位置，并且基于注意力机制捕捉上下文信息，获得重要且有意义的特征，进而得到场景的位置信息和空间布局信息，得到更好的定位精度。本发明在仅检索一张图像的情况下获得的定位准确率是所参考文献的地理定位方法的2‑7倍。

主权项：1.一种协同透视视角与极坐标视角的四分支跨视角图像地理定位系统，其特征在于包括图像变换模块、特征提取模块、坐标注意力模块、空间尺度注意力模块、辅助损失函数；所述图像变换模块是对地面全景图像应用透视变换，对卫星图像应用极坐标变换，得到透视变换后的地面全景图像和极坐标变换后的卫星图像所述特征提取模块是分别提取地面全景图像Ig、极坐标变换后的卫星图像透视变换后的地面全景图像卫星图像Is的高维抽象特征，得到Fg、Fs；所述坐标注意力模块是将特征Fg、Fs分别沿X坐标方向和Y坐标方向上进行空间全局平均池化，生成两个大小分别C×H×1和C×1×W的特征图，其中C表示通道数，H、W分别表示图像的高和宽；其次，沿着通道维度堆叠再经过1×1卷积、批归一化和Sigmoid激活函数生成大小为C×1×H+W的特征图；然后，再次沿着X坐标方向和Y坐标方向分别进行1×1卷积和Sigmoid激活函数，获得X坐标方向注意力权重和Y坐标方向注意力权重，大小分别为C×H×1和C×1×W；最后，将权重向量与输入的特征图Fg、Fs分别相乘便得到具有位置信息的特征图Fg-ca、Fs-ca；所述空间尺度注意力模块是将特征Fg-ca、Fs－ca分别依次经过1×1卷积、沿通道维最大池化，得到通道注意力向量；然后，将得到的通道注意力向量分别经过3×3、5×5、7×7卷积后沿通道维度堆叠，得到多尺度特征图，再将得到的多尺度特征图通过1×1卷积学习不同尺度下物体的权重，再经过Sigmoid函数归一化到0～1之间；最后，将权重向量与输入的特征图相乘便得到嵌入了多尺度空间布局信息的特征图Fg-ca-ssa、Fs-ca-ssa；所述辅助损失函数是将特征Fg-ca-ssa、Fs-ca-ssa分别输入到三个具有不同权重的加权的软间隔三元组损失函数中，计算特征的相似性，进而得到定位结果。

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权利要求：

百度查询： 西北工业大学 协同透视视角与极坐标视角的四分支跨视角图像地理定位系统及方法