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龙图腾网获悉中山大学申请的专利一种基于地理底图的单目无人机绝对视觉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：CN114842224B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-07-01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：202210418712.X，技术领域涉及：G06V10/75；该发明授权一种基于地理底图的单目无人机绝对视觉匹配定位方法是由杨雪榕;童鹏飞;张艳;王龙飞;李嘉轩;柳祥林;朱贞欣设计研发完成，并于2022-04-20向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种基于地理底图的单目无人机绝对视觉匹配定位方法在说明书摘要公布了：本发明公开了一种基于地理底图的单目无人机绝对视觉匹配定位方案，该方法包括：构建无人机飞行区域的地理底图并进行特征提取，得到模板图像；获取机载相机照片并进行特征提取，得到待测目标图像；基于惯性测量单元对无人机进行运动约束，将模板图像与待测目标图像进行匹配，得到匹配区域；根据机载相机的输出和惯性测量单元的输出，构建视觉惯性里程计并获取无人机的局部位姿；利用扩展卡尔曼滤波算法，将匹配区域与无人机的局部位姿进行状态联合估计，得到无人机实时位姿。通过使用本发明，能够实现无人机在复杂环境下的精准定位。本发明作为一种基于地理底图的单目无人机绝对视觉匹配定位方案，可广泛应用于无人机视觉定位领域。

本发明授权一种基于地理底图的单目无人机绝对视觉匹配定位方法在权利要求书中公布了：1.一种基于地理底图的单目无人机绝对视觉匹配定位方法，其特征在于，包括以下步骤： 构建无人机飞行区域的地理底图并进行特征提取，得到模板图像； 获取机载相机照片并进行特征提取，得到待测目标图像； 基于惯性测量单元对无人机进行运动约束，将模板图像与待测目标图像进行匹配，得到匹配区域； 根据机载相机的输出和惯性测量单元的输出，构建视觉惯性里程计并获取无人机的局部位姿； 利用扩展卡尔曼滤波算法，将匹配区域与无人机的局部位姿进行状态联合估计，得到无人机实时位姿； 所述构建无人机飞行区域的地理底图并进行特征提取，得到模板图像这一步骤，具体包括： 根据无人机飞行区域的经纬度坐标、图像缩放等级和图像风格，选取下载源，获得图像瓦片； 将图像瓦片坐标进行统一和融合，获取坐标方案； 将坐标方案写入待处理模板的四个角点的世界坐标，得到地理底图； 对地理底图进行特征点提取并确定特征点方向，构建特征点描述，得到模板图像； 所述对地理底图进行特征点提取并确定特征点方向，构建特征点描述，得到模板图像这一步骤，其具体包括： 构建高斯尺度空间，对地理底图进行特征点提取； 利用特征点邻域像素的梯度来确定特征点的方向参数； 整合特征点与特征点的方向参数，对每个特征点建立描述符； 根据特征点描述，得到模板图像。

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