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。
技术关键词
航拍
定位方法
无人机
卫星遥感图像
深度学习车辆检测
神经网络加速器
关键帧
地面车辆
矩阵
基准
检测网络模型
单目视觉里程计
单目视觉传感器
嵌入式设备
多线程
实时图像
多尺度
系统为您推荐了相关专利信息
模型优化方法
空地协同
裂缝
水库大坝
无人机地面站
场景
控制智能机器人
生成无人机
控制无人机
探测应急装置
旋翼无人机
PID控制器
飞行控制系统
拉格朗日方法
载荷
多传感器数据融合
动态避障方法
障碍物
速度目标值
扇区
可见光相机
红外成像仪
环境传感器
识别系统
多模态