一种基于孪生网络的无人机视觉定位方法

本申请属于无人机视觉定位技术领域。本申请提供一种基于孪生网络的无人机视觉定位方法。本公开实施例构建一个共享权重的双分支卷积神经网络，提取实时航拍图像和数字影像地图的特征，利用互相关操作生成响应图，并根据响应值确定无人机的实际地理位置。显著提升在GNSS拒止状态下的定位精度和鲁棒性。通过对高分辨率地图数据的裁剪与分块处理，降低全幅地图匹配的计算压力，实现资源高效分配。针对航拍图像和离线影像地图在光照变化、尺度差异以及视角不同情况下的匹配困难，结合数据增强和动态响应图筛选策略，提升模型对复杂环境的适应能力。通过响应图中的最优匹配区域与数字影像地图的坐标文件结合，利用仿射变换计算无人机经纬度信息。