一种基于图像和GNSS的目标空间定位方法.pdf

(19)中华人民共和国国家知识产权局(12)发明专利申请(10)申请公布号CN114167468A(43)申请公布日2022.03.11(21)申请号202111523742.9G06T5/20(2006.01)(22)申请日2021.12.14G06N3/08(2006.01)(71)申请人四川大学地址610044四川省成都市武侯区一环路南一段24号(72)发明人李炜梁斌斌杨帆韩笑冬武长青王祥通付道勇(74)专利代理机构北京正华智诚专利代理事务所(普通合伙)11870代理人杨浩林(51)Int.Cl.G01S19/45(2010.01)G01S19/37(2010.01)G01C11/04(2006.01)G06T7/70(2017.01)权利要求书3页说明书7页附图2页(54)发明名称一种基于图像和GNSS的目标空间定位方法(57)摘要本发明公开了一种基于图像和GNSS的目标空间定位方法，包括以下步骤：S1、训练堆栈自编码回归网络，得到回归器和回归误差尺度因子；S2、根据回归器和回归误差尺度因子，计算得到待估目标的最优空间位置；本发明步骤S1训练出一个高效的对堆栈自编码回归网络，使得该网络具备直接从图像和GNSS的融合结果中回归得到经纬度位置的能力。步骤S2回归出精确的经纬度位置，并根据置信度的大小对回归的经纬度位置和GNSS测量值进行滤波处理，从而得到最准确的目标空间位置估计值。CN114167468ACN114167468A权利要求书1/3页1.一种基于图像和GNSS的目标空间定位方法，其特征在于，包括以下步骤：S1、训练堆栈自编码回归网络，得到回归器和回归误差尺度因子；S2、根据回归器和回归误差尺度因子，计算得到待估目标的最优空间位置。2.根据权利要求1所述的基于图像和GNSS的目标空间定位方法，其特征在于，所述步骤S1包括以下分步骤：S11、获取目标在图像中的相对视觉位置和目标的GNSS测量经纬度；S12、对目标的GNSS测量经纬度进行标准化处理，得到绝对经纬度；S13、将目标的相对视觉位置和绝对经纬度进行时间配准，得到训练样本；S14、采用训练样本对堆栈自编码回归网络进行训练，得到回归器和回归误差尺度因子。3.根据权利要求2所述的基于图像和GNSS的目标空间定位方法，其特征在于，所述步骤S12中标准化处理的公式为：其中，lti为ti时刻目标的GNSS测量经度，lmin为训练样本中最小的GNSS测量经度，lmax为训练样本中最大的GNSS测量经度，为目标的绝对经度，Ati为ti时刻目标的GNSS测量纬度，Amin为训练样本中最小的GNSS测量纬度，Amax为训练样本中最大的GNSS测量纬度，为目标的绝对纬度，α为辨识度因子。4.根据权利要求2所述的基于图像和GNSS的目标空间定位方法，其特征在于，所述步骤S13中进行时间配准的方法为：将目标的相对视觉位置所对应的目标检测框的宽度、目标检测框的高度和目标检测框左上框角的像素坐标，与绝对经纬度进行时间配准，得到目标在同一时刻下的六维信息拼接张量：即一个训练样本，其中，(x，y)为目标检测框左上框角的像素坐标，w为目标检测框的宽度，h为目标检测框的高度，为目标的绝对经度，为目标的绝对纬度。5.根据权利要求3所述的基于图像和GNSS的目标空间定位方法，其特征在于，所述步骤S14中对堆栈自编码回归网络进行训练的损失函数为：其中，L为损失函数，wX为空间对空间的映射权重，wZ为点对点的映射权重。Xi为拼接张量X的第i个元素，X′i为重构拼接张量X′的第i个元素，X′是将拼接张量X输入堆栈自编码回归网络中，经过堆栈自编码回归网络中编码器回归得到经纬度回归向量再经过堆栈自编码回归网络中解码器重构得到的六维信息拼接张量，(x′，y′)为重构后的目标检测框左上框角像素坐标，w′为重构后的目标检测框的宽度，h′为重构2CN114167468A权利要求书2/3页后的目标检测框的高度，为重构后的目标的绝对经度，为重构后的目标的绝对纬度，Z为绝对经纬度向量，Zj为绝对经纬度向量的第j个元素，为经纬度回归向量的第j个元素，n为拼接张量的维度，即n＝6，m为经纬度向量的维度，即m＝2。6.根据权利要求5所述的基于图像和GNSS的目标空间定位方法，其特征在于，所述步骤S14中回归误差尺度因子的公式为：其中，E为回归误差尺度因子，N为训练样本的总数，eZ，k为第k个训练样本的回归误差，回归误差为绝对经纬度向量Z与经纬度回归向量之间的均方误差，eX，k为第k个训练样本的重构误差，重构误差为重构六维信息拼接张量X′与六维信息拼接张量X之间的均方误差。7.根据权利要求1所述的基于图像和GNSS的目标空间定位方法，其特征在于，所述步骤S2包括以下分步骤：S21、获取待估目标的相对视觉位置和待估目标的绝对经纬度