检索结果-南通市图书馆

计算机工程与应用 2024年第3期60卷 255-262页

作者：王嘉怡陈子洋袁小晨赵艮平广东工业大学计算机学院广州510006 澳门理工大学应用科学学院中国澳门999078

跨视角地理定位是指同一地理目标可通过检索多个平台视角(无人机、卫星和街景)进行位置定位。这类定位任务主要挑战是不同视角点间的剧烈变化,降低了模型的检索性能。目前跨视角地理定位的网络存在以下的问题。由于地理目标具有尺度和... 详细信息

跨视角地理定位是指同一地理目标可通过检索多个平台视角(无人机、卫星和街景)进行位置定位。这类定位任务主要挑战是不同视角点间的剧烈变化,降低了模型的检索性能。目前跨视角地理定位的网络存在以下的问题。由于地理目标具有尺度和角度的多样性,当前网络在感知目标信息时容易受到局部区域的干扰。属于同一类别中的不同视角,它们的角度差异很大。因此,提出了面向跨视角地理定位的感知特征融合网络(PFFNet)来学习位置感知特征并在每个视角之间建立语义关联。在PFFNet中的每个视角,搭建分流上下文嵌入网络(SCENet)作为骨干网络分别提取每个视角的上下文关联特征信息并构建目标位置的编码空间。在跨视角地理定位数据集University-1652上,将提出的方法与最先进的方法进行比较。实验结果表明,所提出感知特征融合网络在大规模数据集中取得了较高的自适应性能。

关键词：跨视角地理定位位置感知嵌入网络细粒度空间嵌入上下文关联特征空间

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基于多任务联合学习的跨视角地理定位方法

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计算机应用 2023年第5期43卷 1625-1635页

作者：王先兰周金坤穆楠王晨武汉邮电科学研究院武汉430074 四川师范大学计算机科学学院成都610101 南京烽火天地通信科技有限公司南京210019

针对现有跨视角地理定位方法中视点不变特征与视角转换方法割裂导致的性能提升瓶颈问题,提出多任务联合学习模型(MJLM)。MJLM由前置图像生成模型和后置图像检索模型组成。前置生成模型首先使用逆透视映射(IPM)进行坐标变换,显式地弥合... 详细信息

针对现有跨视角地理定位方法中视点不变特征与视角转换方法割裂导致的性能提升瓶颈问题,提出多任务联合学习模型(MJLM)。MJLM由前置图像生成模型和后置图像检索模型组成。前置生成模型首先使用逆透视映射(IPM)进行坐标变换,显式地弥合空间域差,使投影图像与真实卫星图的空间几何特征大致相同;然后通过提出的跨视角生成对抗网络(CVGAN)隐式地对图像内容及纹理进行细粒度的匹配和修复,并合成出更平滑且真实的卫星图像。后置检索模型由多视角多监督网络(MMNet)构成,能够兼顾多尺度特征和多监督学习的图像检索任务。在University-1652(无人机定位数据集)上进行实验,结果显示MJLM对无人机(UAV)定位任务的平均精确率(AP)及召回率(R@1)分别达到89.22%和87.54%,与LPN(Local Pattern Network)和MSBA(MultiScale Block Attention)相比,MJLM在R@1上分别提升了15.29%和1.07%。可见,MJLM能在一个聚合框架体系内联合处理跨视角图像生成任务及检索任务,实现基于视角转换与视点不变特征方法的融合,有效提升跨视角地理定位的精度和鲁棒性,验证UAV定位的可行性。

关键词：跨视角地理定位无人机图像定位视角转换特征提取深度学习

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面向无人机图像的跨视角地理定位技术研究

面向无人机图像的跨视角地理定位技术研究

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作者：刘佳昊沈阳航空航天大学

学位级别：硕士

面向无人机图像的跨视角地理定位是指在无人机拍摄的图像和带有地理信息标记的卫星图像之间进行跨视角图像匹配。一方面,以无人机图像作为查询,系统搜索最相关的卫星图像来确定无人机图像的地理位置。另一方面,以卫星图像作为查询,可以... 详细信息

面向无人机图像的跨视角地理定位是指在无人机拍摄的图像和带有地理信息标记的卫星图像之间进行跨视角图像匹配。一方面,以无人机图像作为查询,系统搜索最相关的卫星图像来确定无人机图像的地理位置。另一方面,以卫星图像作为查询,可以从无人机飞行记录中检索相应的无人机图像,实现无人机导航。与依赖于GPS或雷达的传统地理定位方法相比,跨视角地理定位不需要无人机接收外部无线电信息或发射探测信号,可以在无线电静默状态下实现无人机定位和导航。然而,由于无人机图像与卫星图像的拍摄视角和高度不同,导致两种图像具有较大的旋转、尺度和表观差异,为跨视角地理定位带来很大的挑战。针对无人机图像和卫星图像存在的尺度差异,本文提出了一种带有辅助尺度判别器的跨视角地理定位网络,即SDCGL Net(Cross-view Geo-Localization Network with auxiliary Scale Discriminator)。SDCGL Net由尺度判别器和跨视角地理定位网络组成。利用尺度判别器来感知无人机图像的尺度,并采用自适应裁剪的方式统一无人机图像的尺度。跨视角地理定位网络将图像划分为不同的局部区域,通过局部信息匹配来衡量无人机图像和卫星图像的相似性。由于不同地点的图像可能具有相似的局部模式,仅根据局部特征难以区分不同的地点,导致跨视角地理定位网络在训练过程中存在对困难样本的欠拟合现象。为此,本文引入基于困难样本增强的损失函数来优化跨视角地理定位网络,并对分类难度更高的图像外围区域进行加权处理。在University-1652数据集上的实验结果表明,SDCGL Net能够有效解决跨视角地理定位网络的欠拟合问题,并通过自适应裁剪缩小无人机图像与卫星图像的尺度差异,取得较高的跨视角图像匹配结果。针对无人机图像和卫星图像存在的表观差异,本文提出了一种渐进式视角分布对齐的跨视角地理定位方法,称为PVDA(Progressive View Distribution Alignment)。PVDA由特征编码器、地点分类器和视角分类器组成。其中特征编码器用于在卫星图像或无人机图像中提取有效的特征,地点分类器用于对特征进行分类,视角分类器对图像所属视角(卫星或无人机)进行判别。三者通过渐进式对抗学习策略共同优化,使得特征编码器能够提取地点相关但视角无关的图像特征,从而减少无人机图像与卫星图像的特征分布差异。在University-1652数据集上的实验结果表明,PVDA能够取得比SOTA方法更高的匹配性能,并且所需的推理时间和存储开销更少。

关键词：跨视角地理定位图像匹配困难样本增强渐进式对抗学习策略

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跨视角图像地理定位研究综述

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地球信息科学学报 2024年

作者：赵璐颖周杨胡校飞黄高爽甘文建侯铭波中国人民解放军战略支援部队信息工程大学地理空间信息学院河南建筑职业技术学院土木工程系

跨视角图像地理定位是指将带有坐标元数据的卫星图像作为参考图像，从而确定待查询的地面视角图像地理坐标的过程。由于卫星图像可以做到全球覆盖且获取便捷，将其作为参考影像进行图像定位极大地扩展了图像地理定位的应用范围。伴随各... 详细信息

跨视角图像地理定位是指将带有坐标元数据的卫星图像作为参考图像，从而确定待查询的地面视角图像地理坐标的过程。由于卫星图像可以做到全球覆盖且获取便捷，将其作为参考影像进行图像定位极大地扩展了图像地理定位的应用范围。伴随各种算法技术的发展，跨视角地理定位经历了从手工提取特征提取到深度学习的过程，其具体的定位思路也经历了从利用检索的方法直接将检索到的卫星图像中心坐标标记为地面图像位置的图像级跨视角定位，到像素级的细粒度定位，即更精准地将对应的卫星图像相应像素位置坐标赋值给地面图像的过程。然而，在跨视角地理定位的具体实现过程中，由于地面（侧视）图像和卫星（俯视）图像之间视角的剧烈变化，导致地面图像和卫星图像间的视觉内容差异巨大、相似性很小，这也使得跨视角图像地理定位具有较大的挑战性。然而为了提升跨视角地理定位的精度，各种学者纷纷进行各种表征学习、度量计算等算法的改进。同时针对巨大的视角差异，一些学者甚至研究跨视角图像之间专门的几何变换、图像生成等视角转换方法，以及借助方向信息、无人机图像信息的中间视角连接等提升定位精度。本文针对跨视角地理定位中出现的不同方法、以及用到的各种数据集、评价方法等进行梳理总结，在此基础上讨论未来的发展趋势。

关键词：跨视角地理定位深度度量学习几何关系转换视角转换图像生成细粒度定位

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