[发明专利]一种基于无人机航拍的智慧城市CIM道路贴图方法

权利要求书

1.一种基于无人机航拍的智慧城市CIM道路贴图方法，其特征在于，该方法包括：

步骤一，构建城市的CIM；

步骤二，获取航拍图像，其中，所述航拍图像是利用图像采集装备采集到的城市地面道路图像，所述图像采集装备设置在无人机上；

步骤三，基于卷积神经网络对步骤二中采集到的所述城市地面道路图像进行处理得到关键点热力图，所述卷积神经网络包括关键点编码器和关键点解码器，关键点编码器的输入为归一化后的航拍图像，进行特征提取，输出为特征图，关键点解码器对所述特征图进行上采样与特征提取，得到关键点热力图；对所述关键点热力图进行后处理，得到关键点坐标，完成特定关键点的提取，其中，所述特定关键点包括道路花坛中心点和车道线角点；关键点热力图的像素值值域为[0,1]之间的浮点数，进行可视化时需要将像素值乘255；

步骤四，对得到的所述特定关键点采用匹配算法进行关键点匹配，得到航拍图像的匹配点集，其中，匹配算法具体步骤为：对两张图像进行关键点匹配时，在其中一张图像中选取一个关键点，依次与另一张图像中的每个关键点进行距离测试，返回另一张图像中与该关键点距离最近的关键点，按照此步骤完成图像中所有关键点的匹配；

步骤五，根据匹配点集对航拍图像进行图像配准和图像融合操作完成图像拼接，得到完整的城市道路航拍图像，其中，需要进行图像拼接操作的图像存在重叠区域；

步骤六，将所述完整的城市道路航拍图像投影到CIM中，并结合Web GIS技术进行可视化处理。

2.如权利要求1所述的方法，其特征在于，城市的CIM以三维的城市空间地理信息为基础，并在此基础上叠加城市建筑、地上地下设施的BIM信息以及城市物联网信息。

3.如权利要求1所述的方法，其特征在于，卷积神经网络的训练：选择图像采集装备采集到的航拍图像作为训练数据集，以航拍图像中特定关键点进行高斯核卷积后得到的热斑标注数据集，采用L2损失函数进行网络的训练。

4.如权利要求1所述的方法，其特征在于，步骤五根据得到的匹配点集求出将航拍图像转换到同一坐标系的单应性变换矩阵，根据求出的单应性变换矩阵进行图像配准，对配准以后的图像进行加权融合，完成图像拼接。