基于深度学习的影像匹配方法在铁路无人机勘测场景中的应用

作     者：张斌 ZHANG Bin

作者机构：中铁第四勘察设计院集团有限公司武汉430063 

基　　金：中铁第四勘察设计院集团有限公司科研计划重点课题(2021K073) 中铁第四勘察设计院集团有限公司博士后科研课题(KY2023127S) 

出 版 物：《铁道勘察》 (Railway Investigation and Surveying)

年 卷 期：2024年第50卷第4期

页      码：19-26页

摘      要：无人机通常沿规划好的线路进行拍摄影像,数据量大且覆盖多种不同类型的地物,受拍摄地理位置、地形起伏等因素影响,影像间存在不同的尺度旋转差异。为了解决影像匹配正确率低、空三结果较差等问题,通过对比多个深度学习方法和传统SIFT影像匹配方法,研究深度学习匹配方法在铁路勘测场景中的可行性。结合铁路勘测中的项目数据,对比分析传统影像匹配方法和深度学习匹配方法在匹配点数量、平均重投影误差、平均点轨迹的长度、运行时间,以及稀疏重建结果的可视化效果。研究结果表明,相较于传统影像匹配方法,基于深度学习的影像匹配方法具有关键点数量多、正确匹配率高、空三定位精度高的优势。因此,深度学习影像匹配方法在铁路勘测场景下可替代传统的SIFT匹配方法,并有望克服影像覆盖地物复杂,尺度旋转差异等造成的影响。

主 题 词：铁路勘测 无人机 影像匹配 深度学习 

学科分类：083002[083002] 0830[工学-生物工程类] 081802[081802] 08[工学] 0818[工学-交通运输类] 081602[081602] 0816[工学-纺织类] 0814[工学-地质类] 082301[082301] 0823[工学-农业工程类] 

D　O　I：10.19630/j.cnki.tdkc.202403310001

馆 藏 号：203139013...