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基于多源图像特征学习的无人机视觉定位
1
作者
王东明
王晓春
《传感器与微系统》
北大核心
2025年第10期39-43,共5页
针对无人机在全球导航卫星系统(GNSS)信号受限环境下的定位问题,提出一种基于多源图像特征学习的视觉定位框架。方法上,通过基于三维注意力机制的轻量级孪生神经网络解决无人机图像与卫星图像的异构性问题,采用细胞分裂策略强化位置映...
针对无人机在全球导航卫星系统(GNSS)信号受限环境下的定位问题,提出一种基于多源图像特征学习的视觉定位框架。方法上,通过基于三维注意力机制的轻量级孪生神经网络解决无人机图像与卫星图像的异构性问题,采用细胞分裂策略强化位置映射关系,并建立置信度评价机制提升匹配效率。实验结果表明,该方法在真实数据集上相比传统方法显著提高了定位精度和实时性。结论表明,该框架有效克服了复杂环境下GNSS定位的局限性,为无人机无卫星信号区域提供了可靠的视觉定位解决方案。
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关键词
无人机
多源图像
特征学习
三维注意力机制
孪生神经网络
细胞分裂策略
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题名
基于多源图像特征学习的无人机视觉定位
1
作者
王东明
王晓春
机构
吉林师范大学数学与计算机学院
长江大学计算机科学学院
出处
《传感器与微系统》
北大核心
2025年第10期39-43,共5页
基金
中国高校产学研创新基金资助项目(2021ALA01004)。
文摘
针对无人机在全球导航卫星系统(GNSS)信号受限环境下的定位问题,提出一种基于多源图像特征学习的视觉定位框架。方法上,通过基于三维注意力机制的轻量级孪生神经网络解决无人机图像与卫星图像的异构性问题,采用细胞分裂策略强化位置映射关系,并建立置信度评价机制提升匹配效率。实验结果表明,该方法在真实数据集上相比传统方法显著提高了定位精度和实时性。结论表明,该框架有效克服了复杂环境下GNSS定位的局限性,为无人机无卫星信号区域提供了可靠的视觉定位解决方案。
关键词
无人机
多源图像
特征学习
三维注意力机制
孪生神经网络
细胞分裂策略
Keywords
unmanned aerial vehicle
multi-source images
feature learning
three-dimensional attention mechanism
Siamese neural network
cell division strategy
分类号
TP273 [自动化与计算机技术—检测技术与自动化装置]
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作者
出处
发文年
被引量
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1
基于多源图像特征学习的无人机视觉定位
王东明
王晓春
《传感器与微系统》
北大核心
2025
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