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基于自适应特征提取的无人机-卫星跨视角地理定位方法研究

作者及机构
本研究由厦门大学人工智能系的Jinliang Lin、Zhiming Luo（IEEE会员）、Dazhen Lin、Shaozi Li与合肥工业大学的Zhun Zhong共同完成，成果发表于2025年《IEEE Transactions on Image Processing》第34卷。

学术背景
跨视角地理定位（cross-view geo-localization）是计算机视觉与遥感领域的交叉研究方向，旨在通过匹配不同视角（如无人机视角与卫星视角）的图像确定同一地理目标的位置。传统方法主要关注目标的细粒度特征或上下文信息，但忽略了目标尺度变化（scale variants）对匹配鲁棒性的影响。无人机因拍摄高度和角度差异，同一目标在图像中的尺度变化显著（如高层建筑与体育场的尺寸差异），而现有方法缺乏对尺度不变特征（scale-invariant features）的针对性提取。为此，本研究提出了一种名为SAFE-Net（Self-Adaptive Feature Extraction Network）的端到端网络，通过自适应特征对齐与分区，解决尺度不一致性问题。

研究流程与方法
1. 特征提取模型
- 骨干网络：采用Vision Transformer（ViT）作为基础架构，将输入图像（256×256像素）分割为16×16的块（patch），通过线性投影生成嵌入向量，并加入类别标记（class token）聚合全局信息。
- 特征对齐模块（FAM）：基于空间变换网络（STN）设计，利用全局特征指导仿射变换参数生成，对局部特征图进行自适应对齐。例如，通过双线性采样调整特征分布，缓解目标尺度差异（图3）。
- 特征分区模块（FPM）：通过最大池化聚合通道特征，生成显著性分布图，按显著性值将特征图划分为4个方形环区域（square-ring partitions），提取多尺度区域特征（图4）。

1. 训练与优化

   • 损失函数：采用交叉熵损失（cross-entropy loss）监督全局和局部特征的分类任务，强制同类特征在共享空间内聚集。
     
   • 数据集：在University-1652（1,652栋建筑，701训练/951测试）和SUES-200（200个地点，120训练/80测试）上验证，涵盖不同高度（150m–300m）和场景的无人机-卫星图像对。
     

2. 实验设计

   • 对比方法：与Zheng et al. (2020)、LPN (2021)、FSRA (2022)等9种方法对比，输入尺寸统一为256×256。
     
   • 评估指标：Recall@1和平均精度（mAP），测试模型在“无人机→卫星”（目标定位）和“卫星→无人机”（导航）任务中的表现。
     

主要结果
1. 性能优势
- 在University-1652上，SAFE-Net的Recall@1达86.98%（无人机→卫星）和88.85% mAP，较最优基线（PAAN）提升2.4%。
- 在SUES-200上，不同高度的Recall@1波动小于3%（图7），证明其对尺度变化的鲁棒性。

1. 模块贡献分析

   • FAM：通过仿射变换显著减少目标尺度差异（图9第2行），使长距离拍摄的小目标特征更易对齐。
     
   • FPM：自适应分区能准确捕捉目标建筑与背景的显著性区域（图9第3行），优于固定分区的LPN（图1）。
     

2. 消融实验

   • 分区数量：4分区效果最佳（图8），过多分区（如8）导致性能下降。
     
   • 骨干网络：ViT-S比ResNet-50的Recall@1高3.13%，因其能同时建模全局与局部特征。
     

结论与价值
1. 科学价值
- 首次提出联合特征对齐与自适应性分区的框架，为解决跨视角地理定位中的尺度变异问题提供了新思路。
- 通过显著性引导的分区机制，无需额外标注即可实现区域级特征对齐，降低了数据标注成本。

1. 应用价值
   
   • 可应用于无人机配送、自主导航等实际场景，尤其在目标建筑尺度差异大的环境中表现优异。
     
   • 开源代码（GitHub: https://github.com/aggman96/safe-net）促进后续研究。
     

研究亮点
1. 方法创新：
- 全局特征引导的仿射变换与显著性分区协同工作，形成“对齐-分区-增强”的闭环优化。
- 首次在ViT架构中引入空间变换，扩展了Transformer在几何敏感任务中的应用。

1. 性能突破：

   • 在SUES-200多高度测试中稳定性显著，解决了现有方法在极端尺度下的性能衰减问题（表II）。
     

2. 扩展性：

   • 模块可集成至其他网络（如SuperGlue、SAM），未来可探索跨模态任务（如红外-可见光匹配）。
     

其他发现
- 多查询（multiple-query）设置下，54张查询图像的mAP提升至92.3%（表VI），表明多视角信息互补可进一步提升定位精度。
- 共享骨干网络权重（表VII）比独立训练效果更优，说明跨视角特征具有可迁移性。

该研究通过理论创新与实验验证，为跨视角地理定位领域提供了高效可靠的解决方案，其自适应特征处理机制对类似任务（如医学图像配准）亦有借鉴意义。