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作者：姚雨雯;郑恩辉;孙澄;杨健行;高翔;
单位：中国计量大学机电工程学院;
摘要：无人机依赖卫星系统进行定位，当卫星信号被覆盖或干扰时，无人机的定位可能会受影响，进而导致无法正常飞行。基于视觉的技术可以通过图像匹配方法实现无人机定位，但异源图像差异大，现有的特征匹配方法在鲁棒性和实时性方面难以满足需求。因此，文中提出一种融合地理定位的方法 FCN-FPI。首先，该方法以基于Transformer的FocalNet网络为骨干网络进行多尺度特征提取；其次，设计了一个CLMF特征融合模块，用于融合不同尺度特征图中的空间语义信息；最后，改进了损失函数，提出高斯窗口损失，使目标点的不同区域根据重要程度赋予相应权重，引导模型更关注中心区域，提升地理定位性能。在密集数据集UL14上进行的离线实验表明，定位性能在米级指标MA@20上从67.28%提升到69.58%，相对距离分数（RDS）从65.33%提升到69.74%，具有一定的工程价值。
关键词：无人机;;拒止环境;;图像匹配;;Transformer;;特征融合;;地理定位
基金资助：浙江省教育厅科研项目(Y202353673)资助
