疫情期间，“无接触”服务逐渐形成一种趋势，利用无人机送快递为快递行业提供了更多的选择，但这对要无人机提出了更高的要求，即必须精准实现目标定位。目前，大多数无人机定位任务依赖于GPS，而GPS定位或多或少存在一些位置偏移。那如何实现更精准的目标定位呢？交叉视角地理定位可以辅助GPS为无人机更精准的定位。

交叉视角地理定位是从不同视角平台（无人机、摄像机、卫星等）发现同一地理目标的图像。目前，主流的方法集中在挖掘图像中地理目标的细粒度特征，但当两个地理目标之间没有明显差异时，很难识别真正要匹配的目标。而利用相邻区域的上下文信息，则可以很容易解决上面的难点。

为了更好的利用上下文信息，杭州电子科技大学的王廷宇博士等人提出了一种简单有效的算法LPN，这个算法应用方环划分策略来划分特征映射，将地理目标分布在中心，上下文信息则被辐射分布在周围。LPN 对无人机目标定位任务的精度达到 75.93%，对无人机导航任务的精度达到 86.45%。

关于这一方法的更多信息可以参考王博的论文《Each Part Matters: Local Patterns Facilitate Cross-View Geo-Localization》，论文链接：https://arxiv.org/abs/2008.11646.pdf。

11月10日晚7点，智东西公开课邀请到该论文一作、杭州电子科技大学在读博士王廷宇参与到「目标检测与识别专题讲座」第2讲中。王廷宇是杭州电子科技大学智能信息处理实验室在读博士，主要从事深度学习、计算机视觉以及目标重识别相关技术的研究。

在本次讲座中，王博将围绕《基于交叉视角地理定位的目标重识别》这一主题，深入解析提高无人机定位精度的交叉视角地理算法LPN。

本次讲座将在智东西公开课知识店铺进行，包含主讲和问答两个部分，其中主讲环节40分钟，问答环节20分钟。本次课程已组建交流群，并邀请讲师陈硕加入，欢迎感兴趣的朋友申请。

主题

基于交叉视角地理定位的目标重识别

提纲

1、目标重识别中的交叉视角地理定位问题
2、交叉视角地理定位的Baseline
3、利用上下文信息辅助目标定位的LPN算法
4、在不同类型数据集上的性能验证

讲师介绍

王廷宇，杭州电子科技大学智能信息处理实验室在读博士，主要从事深度学习、计算机视觉以及目标重识别相关技术的研究。

课程信息

直播时间：11月10日19：00
直播地点：智东西公开课知识店铺