[发明专利]基于YOLO-SIOCTL的机动站自动目标检测与空间定位方法

摘要

本发明公开了一种基于YOLO‑SIOCTL的机动站自动目标检测与空间定位方法，包括以下步骤：移动站采集硬件配置；车载移动测量系统的载体平台在以正常速度行驶过程中，进行影像采集；基于YOLO算法实现地理对象自动目标检测；基于SIOCTL算法实现影像像素框反算地理像素框；单一对象多空间位置点拟合最佳位置点。本发明在巡查监管领域可广泛应用，有效降低了人工目标查看工作量、提升了巡查效率，减少了人力财力的消耗，在实际应用中具有较好的应用价值。

主权项

1.基于YOLO‑SIOCTL的机动站自动目标检测与空间定位方法，其特征在于：包括以下步骤：1)移动站采集硬件配置，所述移动站采集硬件以机动车辆作为移动平台，集成相机、惯性测量单元IMU、速度编码器、同步器、GPS和计算机来完成对地理对象的自动检测与定位；2)车载移动测量系统的载体平台在以正常速度行驶过程中，进行影像采集，包括通过相机快速进行实景影像的获取，生成全景影像；POS实时记录车辆行驶的信息及轨迹，所述车辆行驶的信息包括速度编码器和同步器获取的车辆速度和加速度信息、GPS获取的相机实时位置信息和IMU获取的相机实时外方位参数信息；3)基于YOLO算法实现地理对象自动目标检测，包括以下步骤：3.1)对规模样本进行对象分类、标签定义；3.2)在现有YOLO基本模型的基础上根据需求改进，构建并训练适用于目标需求的深度学习目标检测模型；3.3)将该目标检测模型应用于目标地理对象的监测中；4)基于SIOCTL算法实现影像像素框反算地理像素框，包括以下步骤：4.1)根据YOLO算法识别出的地理对象得出识别框像素坐标，通过使用SIFT搜索相邻站点的图片并完成特征点提取和特征点匹配；4.2)通过RANSAC算法消除错误匹配以减小误差；4.3)利用SIOCTL前方交会方法实现对象的地理定位，计算空间物体位置点的空间坐标；5)单一对象多空间位置点拟合最佳位置点。