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基于三维LoD地图与神经线框对齐的视觉定位方法 

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申请/专利权人:中国人民解放军国防科技大学

摘要:本申请涉及一种基于三维LoD地图与神经线框对齐的视觉定位方法。所述方法包括:以初始姿态为中心对四自由度进行均匀采样,分别在四个方向生成姿态假设;根据神经线框对齐方法计算姿态假设和预先构造的三维线框点的直线对齐代价,以网格的方式组合四个方向上的直线对齐代价计算姿态成本体积后计算概率分布体积;根据概率分布体积确定下一层的姿态采样范围进行下一层姿态假设生成,将最后一个特征层级得到的选择姿态作为候选选择姿态;对多级特征进行映射,利用映射后的特征和三维线框点设计候选选择姿态的优化目标函数后进行求解,得到最终姿态。采用本方法能够提高视觉定位精度和低内存。

主权项:1.一种基于三维LoD地图与神经线框对齐的视觉定位方法,其特征在于,所述方法包括:获取无人机在三维城市LoD地图上拍摄的查询图像和无人机传感器的先验姿态;构建视觉定位模型;所述视觉定位模型包括特征提取模块、姿态选择模块和姿态优化模块;在特征提取模块,根据卷积神经网络对所述查询图像在多个层次上进行特征提取,得到多级特征;在所述姿态选择模块,定义当前特征层级上的初始姿态,以所述初始姿态为中心对四自由度进行均匀采样,分别在四个方向生成姿态假设;根据神经线框对齐方法计算所述姿态假设和预先构造的三维线框点的直线对齐代价,以网格的方式组合四个方向上的直线对齐代价得到姿态成本体积;根据softmax函数对所述姿态成本体积进行计算,得到概率分布体积;对所述概率分布体积进行argmax运算,得到选择位姿;利用当前特征层级的概率分布体积在当前层次处的方差确定下一层的姿态采样范围进行下一层姿态假设生成,将最后一个特征层级得到的选择姿态作为候选选择姿态;第一特征层级上的初始姿态为先验姿态;在所述姿态优化模块,对所述多级特征进行映射,利用映射后的特征和所述三维线框点设计候选选择姿态的优化目标函数,根据高斯牛顿法对所述优化目标函数进行求解,得到最终姿态;根据预先设置的姿态选择损失函数对所述姿态选择模块进行训练,得到训练好的姿态选择模块;利用预先设置的姿态优化损失函数对所述姿态优化模块进行优化,得到训练好的姿态优化模块;利用训练好的视觉定位模型对输入图像进行视觉定位。

全文数据:

权利要求:

百度查询: 中国人民解放军国防科技大学 基于三维LoD地图与神经线框对齐的视觉定位方法

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