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摘要
随着地理空间科学的迅速发展，面向地理空间智能感知应用的研究日益增多。本文以三维模型为先验数据，提出了一种基于语义信息和地理配准的实例目标智能感知与定位的方法。首先，使用载体上搭载的GNSS和IMU(inertial measurement unit)获取传感器的位姿，并利用初始位姿从先验的三维模型实时渲染图像，同时用深度相机获取当前帧的真实场景图像；其次，对真实图像和渲染图像进行全景分割，使用语义分割结果对两幅图进行匹配，获取匹配点对；然后，使用匹配点信息得到两个图像的运动关系，并根据运动参数和三维模型的地理坐标信息对传感器位姿进行优化；最后，使用更新后的传感器位姿、实例分割结果及对应深度信息对目标进行感知和定位。针对不同类型三维模型，使用不同类型图像数据进行了测试，并与多种匹配算法进行了对比，结果表明本文算法能够提高匹配准确率和定位精度，并能有效对目标进行感知和定位。
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单位信息工程大学地理空间信息学院
