基于神经网络的偏振导航航向角估计方法

本发明涉及一种基于神经网络的偏振导航航向角估计方法，构建了一个端到端的分类神经网络，其输入为城市天空场景偏振图像，输出为太阳子午线角度。该网络省去了偏振模式分割、修复等多个步骤，直接从存在遮挡区域的城市偏振图像中估计出太阳子午线角度，大大简化了航向角估计的流程。此外，采用不同场景、不同遮挡程度、不同天气和光照条件、不同遮挡类型的偏振模式作为数据集对该网络进行训练，也能提高神经网络的泛化能力，保证神经网络在不同遮挡程度的场景下的效果，尤其是提升密集遮挡存在的城市环境下的航向角估计精度。