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题名基于深度学习特征匹配的无人机景象匹配导航
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作者
陈明强
张勇
刘俊杰
周子杨
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机构
中国民用航空飞行学院飞行技术学院
国产民机飞行与运行支持四川省工程研究中心
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出处
《电光与控制》
北大核心
2025年第5期60-66,共7页
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基金
国家自然科学基金(U2333211)
中央高校研究生基本科研创新基金(24CAFUC10169)
民航飞行技术与飞行安全重点实验室项目(FZ2021ZZ06)。
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文摘
无人机景象匹配导航作为一种无源导航而被广泛研究。其中,特征点提取与匹配是无人机景象匹配导航的重要组成部分,传统特征点提取与匹配算法没有将结果进行全局负反馈,导致在异源图像特征匹配中精度较低。针对传统算法所存在的问题,提出了一种基于深度神经网络特征匹配的无人机景象匹配导航算法,该算法通过引入并改进深度神经网络SuperPoint和LightGlue算法,进行特征点提取以及特征匹配,提升了特征匹配的准确度与稳定性。针对异源图像像素差别大的问题,在模型中引入图像灰度转化算法,有效降低了像素差别对匹配结果的影响。最后进行实验仿真分析,结果表明,深度学习算法相比传统ORB算法能够更有效地解决无人机在复杂环境中的特征匹配问题。
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关键词
无人机
景象匹配导航
特征匹配
SuperPoint
LightGlue
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Keywords
UAV
scene matching navigation
feature matching
SuperPoint
LightGlue
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分类号
V249.3
[航空宇航科学与技术—飞行器设计]
TP751
[自动化与计算机技术—检测技术与自动化装置]
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