“微觀交叉定位”模型解決無(wú)人機(jī)送貨的技術(shù)難題

疫情期間，用無(wú)人機(jī)送快遞既能解決快遞 “井噴式” 增長(zhǎng)時(shí)快遞員人手不足的問(wèn)題，它也為 “無(wú)接觸” 快遞服務(wù)提供了更多的選擇。

然而，無(wú)人機(jī)送貨也面臨著精準(zhǔn)分辨困難的問(wèn)題。如果兩幢樓外形相似，有時(shí)候人類肉眼都很難分辨，那么，無(wú)人機(jī)該如何確定目標(biāo)客戶的準(zhǔn)確地址？如果無(wú)人機(jī)送貨中途迷路了，該如何解決？

“這個(gè)模型的最大亮點(diǎn)就是，實(shí)現(xiàn)太空坐標(biāo)和地球坐標(biāo)還有無(wú)人機(jī)自定義坐標(biāo)之間的靈活轉(zhuǎn)換，這就是交叉定位的內(nèi)涵?！?杭州電子科技大學(xué)博士王廷宇表示。

2 月 22 日，杭州電子科技大學(xué)王廷宇博士在 IEEE TRANSACTIONS ON CIRCUITS AND SYSTEMS FOR VIDEO TECHNOLOGY 期刊發(fā)表了題為《每個(gè)部分都很重要：本地模式有助于跨視圖地理定位》（“Each Part Matters: Local Patterns Facilitate Cross-view Geo-localization”）的論文。

王廷宇向媒體介紹，“無(wú)人機(jī)定位目前主要應(yīng)用 GPS，而在高樓密集的小區(qū)中，由于兩幢樓相鄰的參照物極為相似會(huì)無(wú)法識(shí)別兩棟樓之間的區(qū)別，進(jìn)而會(huì)發(fā)生迷路問(wèn)題?！?/p>

該研究用 “微觀交叉定位” 的模型解決了無(wú)人機(jī)送貨的技術(shù)難題，在無(wú)人機(jī)利用衛(wèi)星圖識(shí)別目標(biāo)時(shí)，該模型通過(guò)衛(wèi)星眼（GPS 眼）和自有眼（攝像頭）看到的信息，憑借對(duì)目標(biāo)周邊環(huán)境的智慧識(shí)別進(jìn)行相互比對(duì)，進(jìn)而輔助目標(biāo)的定位。這為無(wú)人機(jī)送貨的大規(guī)模應(yīng)用提供了可行性方案。

該模型不僅可以讓無(wú)人機(jī)送獲不再 “找路難”，還能與已有的其它導(dǎo)航系統(tǒng) “無(wú)縫結(jié)合”，并在已有性能上進(jìn)行提升。王廷宇在接受媒體采訪時(shí)表示，“太空俯拍圖用的是經(jīng)緯度坐標(biāo)，但無(wú)人機(jī)不靠經(jīng)緯度定位，且飛行軌跡可能異常復(fù)雜。這時(shí)，拍出的圖片可能是側(cè)視圖或是其它角度的航拍圖?！?/p>

所以，即使是同一物體，由于衛(wèi)星圖和無(wú)人機(jī)圖照片抓取角度有差別，拍入的周圍物體和環(huán)境不一樣，也會(huì)導(dǎo)致同一物體給人 “不一樣” 的感覺。

一般來(lái)說(shuō)，無(wú)人機(jī)或衛(wèi)星等航拍是以廣角來(lái)捕捉場(chǎng)景圖像。當(dāng)獲得地理目標(biāo)時(shí)，圍繞目標(biāo)的上下文信息也被捕獲。該論文指出，如果兩個(gè)地理目標(biāo)之間沒有明顯的差異，人類視覺系統(tǒng)很難識(shí)別出真正匹配的目標(biāo)。

但是，如果有上下文信息的幫助，那么這個(gè)任務(wù)就容易多了。研究人員發(fā)現(xiàn)，通過(guò)挖掘和利用圖像中的上下文信息可以提高交叉視角地理定位的準(zhǔn)確性。

圖丨擬議的局部模式網(wǎng)絡(luò)（LPN 框架概述（來(lái)源：IEEE ）

該論文指出，現(xiàn)有的方法通常集中在圖像中心對(duì)地理目標(biāo)的細(xì)粒度特征進(jìn)行挖掘，而忽視了相鄰區(qū)域的上下文信息。該研究團(tuán)隊(duì)認(rèn)為，鄰域?qū)Φ乩矶ㄎ坏蔫b別線索可以作為輔助信息。研究人員設(shè)計(jì)了一種 LPN，它用以端到端的方式，明確探索上下文信息的有效方法。

為了更好地利用上下文信息，研究人員應(yīng)用方環(huán)劃分策略來(lái)劃分特征映射。他們觀察到地理目標(biāo)通常分布在圖像的中心，上下文信息則被輻射分布在周圍。

具體來(lái)說(shuō)，將高級(jí)特性劃分為一個(gè)方形環(huán)劃分中的幾個(gè)部分。LPN 在不使用額外部分估計(jì)量的情況下，采用了一種基于距離圖像中心距離的方環(huán)特征分割策略。

此外，實(shí)驗(yàn)還證明了研究人員所提出的 LPN 可以很容易地嵌入到其他框架中以進(jìn)一步提高性能。LPN 對(duì)無(wú)人機(jī)視點(diǎn)目標(biāo)定位任務(wù) (衛(wèi)星無(wú)人機(jī)) 的精度達(dá)到 75.93%，對(duì)無(wú)人機(jī)導(dǎo)航任務(wù) (衛(wèi)星無(wú)人機(jī)) 的精度達(dá)到 86.45%。

王廷宇的博導(dǎo)、杭州電子科技大學(xué)智能信息處理實(shí)驗(yàn)室主任顏成鋼在接受媒體采訪時(shí)，對(duì)于圖片識(shí)別的困難給出一個(gè)形象的比喻：“看你的臉，我可以認(rèn)出你，但看你頭頂，我也要能看出來(lái)是你，這就很難了。”

顏成鋼表示，“交叉定位也就是匹配機(jī)制，從不同角度拍攝識(shí)別出同一物體。即使目標(biāo)建筑物周邊信息在兩張圖像中的位置不同，也能進(jìn)行有效比對(duì)。王廷宇設(shè)計(jì)的模型，解決的是一個(gè)工程技術(shù)應(yīng)用難題?！?/p>

原文標(biāo)題：杭州電子科技大學(xué)博士用微觀交叉定位，讓無(wú)人機(jī)送貨不再“找路難”

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