面向故障光伏组件定位的无人机图像自动拼接方法

本发明涉及面向故障光伏组件定位的无人机图像自动拼接方法，包括：使用SuperPoint深度学习模型提取图像中光伏板岩点边缘的特征点，精准定位图像中可用于匹配的显著位置；通过SuperGlue算法构建关键点关联图，结合注意力机制计算特征相似度矩阵，建立不同图像间特征点的对应关系；应用Sinkhorn算法求解最优特征匹配对，获得相邻图像间最优的特征点对应关系，为几何变换提供准确的匹配数据；本发明利用SuperPoint自监督框架，通过VGG编码器与双分支解码器，增加伏板规则纹理区特征点提取能力，并且经非极大值抑制实现均匀分布，解决传统算法特征点稀疏与分布不均问题。并引入SuperGlue图神经网络，结合自交叉注意力机制构建带方向权重的相似度矩阵，提高了光伏板边缘特征点的准确率。