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申请/专利权人：西安微电子技术研究所

摘要：一种GPS拒止环境下基于卫图的无人机对地多目标定位方法及相关装置，通过结合神经网络加速器与多线程异步处理技术，对深度目标检测模型进行了精细化调优和高效部署，在保证检测精度的基础上，显著提升了无人机航拍目标检测的效率；通过实时图帧间序列及卫星遥感基准图之间的匹配，计算实时图与卫星遥感基准图之间的变换矩阵，有效解决了单目视觉里程计存在的尺度不确定性，显著抑制了累积误差，从而极大提升了系统稳定性和准确性；以二者为核心，融合卫星遥感图像信息，实现无人机对地目标精确地理定位。本发明仅依赖单目视觉传感器及开源卫星遥感图像，即可实现无人机对地目标精确地理定位，成本低、功耗小、抗干扰能力强。

主权项：1.一种GPS拒止环境下基于卫图的无人机对地多目标定位方法，其特征在于，包括：步骤1，构建航拍车辆训练数据集；通过车辆训练数据集训练深度学习车辆检测模型形成航拍车辆检测模块，并结合神经网络加速器及多线程异步处理技术将航拍车辆检测模块部署在机载嵌入式设备；步骤2，当无人机在线飞行时，通过机载视觉传感器获取实时图像，并分别输入航拍车辆检测模块与视觉里程计模块；步骤3，航拍图像输入航拍车辆检测模块后，经航拍车辆检测模块在线推理，输出多尺度融合后的特征图，处理后获得航拍图像中地面车辆的像素位置信息；步骤4，航拍图像输入到视觉里程计模块后，判断视觉里程计是否初始化；步骤5，如未初始化，则计算当前实时图在卫星遥感基准图上的投影，旋转、裁剪并调整分辨率后与当前实时图匹配，计算实时图与卫星遥感基准图之间的变换矩阵并以当前实时图作为初始关键帧；步骤6，如已初始化，则通过实时图像帧序列匹配，计算相邻帧间的变换矩阵；然后，经过帧间序列变换矩阵的传递得到当前实时图与关键帧之间的变换矩阵，从而得到实时图与卫星遥感基准图之间的变换矩阵；步骤7，分别从时空量化筛选实时图，根据实时图与基准图之间的变换矩阵计算实时图中区域在卫星遥感基准图上的投影，裁剪投影区域与实时图匹配，优化变换矩阵，并更新关键帧；步骤8，以步骤3得到的航拍图像中车辆的像素位置信息和步骤6得到的实时图与卫星遥感基准图之间的变换矩阵为基础，融合卫星遥感图像信息，实现无人机对地面车辆实时在线地理定位。

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