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龙图腾网恭喜中国人民解放军国防科技大学申请的专利基于多任务图像匹配的无人机相对位姿估计方法及装置获国家发明授权专利权，本发明授权专利权由国家知识产权局授予，授权公告号为：CN119810200B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-05-16发布的发明授权授权公告中获悉：该发明授权的专利申请号/专利号为：202510280585.5，技术领域涉及：G06T7/73；该发明授权基于多任务图像匹配的无人机相对位姿估计方法及装置是由俞先国;王祥科;李玙珂;周子浩;易凡骁;丛一睿;贺光;余杨广设计研发完成，并于2025-03-11向国家知识产权局提交的专利申请。

本基于多任务图像匹配的无人机相对位姿估计方法及装置在说明书摘要公布了：本发明公开一种基于多任务图像匹配的无人机相对位姿估计方法及装置，该方法步骤包括：构建多任务图像学习网络，多任务图像学习网络包括依次设置的特征提取模块、双分支网络以及特征融合模块，双分支网络包括语义分割分支网络以及图形特征描述分支网络；对多任务图像学习网络进行训练，训练过程中使用包含描述子损失、语义分割损失、特征图损失的损失函数；获取无人机在飞行过程中捕获的图像，输入至训练得到的多任务图像学习模型中，得到输入图像之间的匹配对关系，并使用语义分割图引导图像匹配任务，根据匹配对关系估算相机之间的相对位姿关系。本发明能够提高无人机相对位姿估计的图像匹配准确性以及效率，同时减少机上的存储占用。

本发明授权基于多任务图像匹配的无人机相对位姿估计方法及装置在权利要求书中公布了：1.一种基于多任务图像匹配的无人机相对位姿估计方法，其特征在于，步骤包括：构建多任务图像学习网络，所述多任务图像学习网络包括依次设置的特征提取模块、双分支网络以及特征融合模块，所述特征提取模块用于从输入图像中提取特征图并提供给所述双分支网络以学习输入图像中共有的特征，所述双分支网络包括用于对输入图像执行语义分割任务的语义分割分支网络以及用于对输入图像执行图形特征描述任务的图形特征描述分支网络，由所述语义分割分支网络提取出语义分割描述子以及语义分割图，由所述图形特征描述分支网络提取出特征描述子，所述特征融合模块用于将所述语义分割分支网络提取的语义分割描述子、所述图形特征描述分支网络提取的特征描述子进行融合形成最终的稠密特征描述子，以将语义全局信息显式的嵌入到特征描述子中，所述特征提取模块为特征编码骨干网络，所述双分支网络中语义分割分支网络、图形特征描述分支网络共享所述特征编码骨干网络以学习输入图像中共有的特征，通过所述图形特征描述分支网络的特征描述头、所述语义分割分支网络的语义分割头分别学习两个任务的不同特征；对所述多任务图像学习网络进行训练，训练过程中使用包含描述子损失、语义分割损失、特征图损失的损失函数控制训练过程，训练完成后得到多任务图像学习模型；获取无人机在飞行过程中由摄像机捕获的图像，将获取的图像输入至训练得到的所述多任务图像学习模型中，得到输入图像的语义分割图和稠密特征描述子，根据各图像的所述稠密特征描述子通过特征匹配得到图像之间的匹配对关系，并使用所述语义分割图引导图像匹配任务，根据匹配对关系估算相机之间的相对位姿关系。

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