[发明专利]一种GPS拒止条件下的绝对位置感知方法与系统

说明书

本发明公开了一种GPS拒止条件下的绝对位置感知方法与系统，该方法包含以下步骤：步骤A：通过摄像头旋转特定角度拍摄的图像进行360°环形拼接，将离散图像拼接成一张全景图；步骤B：基于Deeplabv3+改进的语义分割方法，从步骤A所形成的自然全景图像中提取天际线；步骤C：采用OpenGL可视化DEM数据形成渲染图，使用Canny算子对渲染图进行边缘检测输出天际线；步骤D：通过使用VGG16作为自然图像与DEM图像天际线特征编码器，并结合孪生神经网络输出这两类天际线之间的相似度，从而感知自身位置。本发明针对在GPS拒止条件的军事应用等情况下需要在地面上感知自我位置的难题，开展确定自身位置的研究，实现不依赖GPS和初始位置、误差不随时间增加的绝对定位的目标。

技术领域

本发明属于图像信息处理领域，具体涉及一种在GPS拒止条件下的绝对位置感知方法与系统。

背景技术

现在的定位，一般使用的都是GPS、北斗等卫星定位技术，但是某些特定的情况下，这些卫星定位的技术是使用不了的，比如在战时状态，卫星等电子设备是首要打击目标，一旦被摧毁，则无法进行定位，届时，所有的武器设备、飞机、车辆等均无法知晓自身位置；在野外的时候，由于受到干扰导致卫星信号较弱，导致GPS等卫星技术无法使用，也无法进行定位。因此，发明一种不依赖于GPS，能够进行自我定位的技术，显得尤为重要。

不依赖于GPS等卫星的定位技术，李银伢等人(专利公开号为CN109579841A)公开了一种GPS拒止条件下车载消防高载荷旋翼无人机高精度定位方法，通过拉绳式位移传感器和轴角编码器来对车载无人机的进行高精度定位，但是这种定位仅仅是定位无人机的高度，而不是无人机的位置；王维平等人(专利公开号为CN110068335A)公开了一种GPS拒止环境下无人机集群实时定位方法及系统，通过检测并匹配所捕捉到的图像彼此之间的显著特征，对共性特征进行三角化，形成稀疏重构，生成所有无人机都可以访问的全局地图，该方法只能确定无人机之间的相对位置，并不能确定无人机的绝对位置。

近年来，在GPS拒止条件的绝对定位，大多数都是基于天际线来进行，因为自然界中的天际线具有唯一性、稳定性等特征，天际线在自然界中很长的一段时间内，都不会进行改变，且每个地方的天际线几乎都具有差异，因此能很好的作为定位的特征。目前，Tzeng等人提出了一种在沙漠环境中(载于The 18th International Conferenceon InformationFusion，2013年，第3卷)，基于DEM和天际线的图像视觉定位系统，该系统无需使用任何元数据，如GPS读数、相机焦距或视场，仅利用公共可获得的数字高程模型(DEM)，在沙漠中快速准确地定位照片，但是精度不高。

在此背景下，研究一种准确性高、不依赖于GPS信息，仅根据自然环境提供的信息，比如天际线，来进行绝对位置定位的方法尤为重要。

发明内容

本发明所要解决的技术问题是提供一种GPS拒止条件下的绝对位置感知方法与系统，通过采用自然界固有的天际线特征，并结合DEM(数字高程数据)，来进行天际线的检索匹配，从而实现在GPS拒止条件下的绝对位置定位，并将其进行系统集成，形成一套完整的系统。

本发明所采用的技术方案如下：

一种在GPS拒止条件下的绝对位置感知方法，该方法包括以下步骤：

步骤A：将车载摄像头所采集的离散自然图像，进行360°的环形拼接成自然全景图像；

步骤B：采用基于Deeplabv3+改进的语义分割网络，从自然全景图像中提取自然图像全景天际线；

步骤C：基于遥感中心，获得位置待感知区域的DEM数据，采用OpenGL将DEM数据形成渲染图，使用Canny算子对渲染图进行边缘检测输出DEM图像全景天际线；