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疫情期間，為了實現「無接觸」，無人機送貨成迫切需求。但無人機送貨也面臨「找路」難題，比如在窄小小區，要把快遞送到某幢樓某單元門口，鑒於這幢樓和相鄰樓外形相似，甚至兩幢樓相鄰參照物也極為相似，無人機導航很容易迷航。我校自動化學院（人工智慧學院）智能資訊處理實驗室博三學生王廷宇題為《Each Part Matters: Local Patterns Facilitate Cross-view Geo-localization》的論文，提出「交叉定位」方案，有望解決這一工程技術難題。這篇論文發表在《IEEE TRANSACTIONS ON CIRCUITS AND SYSTEMS FOR VIDEO TECHNOLOGY》期刊，為SCI一區期刊。
說起來容易，做起來難。衛星圖和無人機圖相互比對，做起來並不容易。太空中拍到的只能是大概的位置，用的是經緯度的坐標，是俯拍圖，但無人機不是經緯度坐標，而且無人機為了到達目標比如比較隱蔽的目標，飛行軌跡可能異常龐雜，這個時候拍出的圖片可能是側視圖或者是其它角度的（航拍）圖。這就意味著即便是同樣的物體，衛星圖和無人機圖因為拍照角度不同，拍入的周圍物體和環境不同，同樣的物體乍看起來會給人「不一樣」的感覺。
而王廷宇設計的這個模型，並不需要兩個視角圖像的拍攝方向相同，即不需要特意使目標周邊資訊在兩張圖像中的位置相同，也能進行有效的比對。這樣就可以使得無人機在飛向微觀目標物時，衛星導航與無人機拍照「認路」可以互相配合，並不矛盾。
「這個模型的最大亮點就是，實現太空坐標和地球坐標還有無人機自定義坐標之間的靈活轉換，這就是交叉定位的內涵。」王廷宇表示，他提出的模型，也可以很方便的嵌入到已有的其它導航「認路」方法中，並提高現有方法的性能。
據了解，此論文的發表也得到了雪梨科技大學楊易教授和雪梨科技大學在讀博士鄭哲東的很多指導和幫助。
來源：杭州電子科技大學