联合密集多尺度特征的无人机公路遥感影像特征匹配

针对在背景复杂的无人机公路遥感影像中存在的重复纹理多、弱纹理无特征点、匹配对数少的问题,提出一种公路影像特征匹配模型,以增加可获得的特征点匹配对数量。首先,该模型选择在Key.Net网络中加入密集多尺度结构,使得网络在联合多尺度特征的同时,结合浅层特征和深层特征完成特征点提取,以增加特征点的数量;然后,构建结合K均值聚类和KD树的索引树,以优化快速最近邻特征匹配精度,增加初始特征匹配对数;最后,利用动态自适应距离阈值和随机抽样一致算法剔除误匹配对,进一步获得精细匹配对。实验结果表明:与传统的加速稳健特征算法和深度学习算法相比,提出的改进模型在特征点数量、精匹配对数量上均优于对比算法,可以获得高质量的匹配对。

基于GPS的公路视频影像信息系统

为了提高公路路况管理及路产管理的效率,开发了基于全球定位系统(GPS)的公路视频影像信息系统。通过视频影像的实时采集压缩和GPS定位,系统可实现基于里程和道路设施的多种视频影像搜索和定位功能,同时可根据电子地图快速定位到相应的视频图像帧。在论述了系统的体系结构后,推导了利用GPS坐标推算里程的算法,该算法通过录入关键帧对应的里程,内插出每帧的里程数,并对其进行修正。实践证明:该算法可有效地控制图像帧的里程误差,该系统可有效用于公路路况管理和公路路产管理。