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摘要
无人机影像与基准卫星影像的匹配是实现无人机自主绝对定位的关键环节,为解决非线性辐射畸变下的实时、稳健影像匹配,提出一种基于深度学习的实时特征匹配算法。在利用SuperPoint神经网络模型快速提取影像的深度学习特征,并进行快速近似最近邻搜索的基础上,针对误匹配率高的问题,提出一种动态自适应比例约束DAPC-RANSAC提纯算法。试验表明,该算法具有较强的误匹配剔除能力,与SuperPoint相结合具有较高的匹配鲁棒性与实时性,能够满足无人机实时自主定位的应用需求。
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单位信息工程大学
