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龙图腾网获悉西安电子科技大学杭州研究院申请的专利一种高空无人机稀疏特征区域匹配定位方法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：CN115690617B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-09-16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：202211278289.4，技术领域涉及：G06V20/17；该发明授权一种高空无人机稀疏特征区域匹配定位方法是由戴初一;李琦;刘鼎设计研发完成，并于2022-10-19向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种高空无人机稀疏特征区域匹配定位方法在说明书摘要公布了：本发明属于视觉定位导航领域，公开了一种高空无人机稀疏特征区域匹配定位方法，本发明基于图像语义分割，构建图像具有旋转不变性的类型特征描述符，依赖该描述符完成数字影像地图和无人机影像匹配定位。实现了在高空稀疏特征区域的鲁棒性定位，同时克服了数字影像和无人机影像的成像差异对匹配的影响，为无人机在高空全地形区域展开稳定视觉定位导航提供了保障。同时，离线构建的匹配定位索引表，提高了无人机匹配定位的效率。

本发明授权一种高空无人机稀疏特征区域匹配定位方法在权利要求书中公布了：1.一种高空无人机稀疏特征区域匹配定位方法，其特征在于，包括如下步骤： 步骤101：获取数字影像地图； 步骤102：对步骤101获取的影像地图使用语义分割，并对分割影像滑窗提取类型特征描述符，并与对应的滑窗左上角坐标构成匹配定位索引表，共m个，其中第i个描述符为维度为dim； 步骤103：获得无人机拍摄地面影像； 步骤104：使用遥感分割数据集训练的UNet网络对步骤103获取的无人机拍摄地面影像语义分割； 步骤105：对步骤104得到的无人机拍摄地面影像的语义分割图像提取图像的类型特征描述符DI，唯一地描述该图像，维度为dim； 步骤106：对步骤102所获取的数字影像地图的匹配定位索引表以及对步骤105所获取无人机影像的类型特征描述符索引描述符和无人机影像描述符DI之间计算L1距离； 步骤107：结合无人机飞行过程中的INS传感器数据与上一次定位结果，约束当前匹配定位候选范围，完成两个条件约束：方位角约束和位置约束的筛选过程，得到k个候选区域； 步骤108：对于步骤107约束条件筛选的k个候选区域，按照描述符依次计算L1距离，并从小到大排序，提取前δ,δ＝1,2,3,...,k个最小的候选区域作为结果产生的区域，并与无人机影像分割图像使用归一化互相关匹配进行相似性验证，评估相似度，选择相似度最高的作为定位结果； 步骤109：将步骤108得到的视觉定位结果进行输出，得到无人机拍摄地面影像视觉定位结果。

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