[发明专利]一种无人机倾斜影像定位方法、系统、介质及设备

权利要求书

1.一种无人机倾斜影像定位方法，其特征在于，包括：

获取无人机倾斜影像的POS信息；

利用所述POS信息对所述无人机倾斜影像进行定位，得到第一位置坐标；

利用立体卫星影像提取地面控制点的第二位置坐标；

利用所述第二位置坐标对所述第一位置坐标进行优化，得到所述无人机倾斜影像的第三位置坐标；

所述利用立体卫星影像提取地面控制点的第二位置坐标的过程，包括：

按照预设规则将所述无人机倾斜影像进行分块，得到分块区域；

利用所述立体卫星影像的成像模型，在所述分块区域中获取与所述立体卫星影像所对应的角点；

将所述角点分别投影至所述立体卫星影像的左影像和右影像，得到像方投影点；

分别计算所述左影像和所述右影像中包含所述像方投影点的面积最小的外接矩形，得到与所述分块区域相对应的影像块；

利用sift算法分别提取所述分块区域和所述影像块中的特征点，并对提取到的特征点进行特征匹配，得到第二同名点；

将所述立体卫星影像中的第二同名点进行前方交会，得到所述第二位置坐标。

2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述获取无人机倾斜影像的POS信息的过程，包括：

利用所述无人机的飞控数据和相机安装角获取所述无人机倾斜影像的POS信息；其中，所述飞控数据包括所述无人机在地理坐标系下中的位置信息和在导航坐标系中的飞行姿态信息；所述相机安装角为所述无人机上安装的各个相机与所述无人机的夹角。

3.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述利用所述POS信息对所述无人机倾斜影像进行定位，得到第一位置坐标的过程，包括：

利用所述POS信息筛选所述无人机倾斜影像中相互重叠的影像对；

提取所述影像对中的特征点，并对提取到的特征点进行匹配，得到第一同名点；

利用所述第一同名点和SFM算法对所述无人机倾斜影像进行定位，得到所述第一位置坐标。

4.根据权利要求3所述的方法，其特征在于，所述提取所述影像对中的特征点的过程，包括：

利用sift算法提取所述影像对中的特征点。

5.根据权利要求3所述的方法，其特征在于，还包括：

利用RANSAC算法对所述第一同名点中的错误匹配点进行剔除。

6.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，还包括：

利用预设扩展规则拓展所述影像块的面积，以减少所述无人机倾斜影像的定位误差。

7.一种无人机倾斜影像定位系统，其特征在于，包括：

信息获取模块，用于获取无人机倾斜影像的POS信息；

位置定位模块，用于利用所述POS信息对所述无人机倾斜影像进行定位，得到第一位置坐标；

坐标提取模块，用于利用立体卫星影像提取地面控制点的第二位置坐标；

坐标优化模块，用于利用所述第二位置坐标对所述第一位置坐标进行优化，得到所述无人机倾斜影像的第三位置坐标；

坐标提取模块，包括：

影像分块单元，用于按照预设规则将所述无人机倾斜影像进行分块，得到分块区域；

角点获取单元，用于利用所述立体卫星影像的成像模型，在所述分块区域中获取与所述立体卫星影像所对应的角点；

角点投影单元，用于将所述角点分别投影至所述立体卫星影像的左影像和右影像，得到像方投影点；

影像块获取单元，用于分别计算所述左影像和所述右影像中包含所述像方投影点的面积最小的外接矩形，得到与所述分块区域相对应的影像块；

同名点获取单元，用于利用sift算法分别提取所述分块区域和所述影像块中的特征点，并对提取到的特征点进行特征匹配，得到第二同名点；

同名点交会单元，用于将所述立体卫星影像中的第二同名点进行前方交会，得到所述第二位置坐标。

8.一种计算机可读存储介质，其特征在于，所述计算机可读存储介质上存储有计算机程序，所述计算机程序被处理器执行时实现如权利要求1至6任一项所述的无人机倾斜影像定位方法的步骤。

9.一种无人机倾斜影像定位设备，其特征在于，包括：

存储器，用于存储计算机程序；

处理器，用于执行所述计算机程序时实现如权利要求1至6任一项所述的无人机倾斜影像定位方法的步骤。