地理坐标定位方法、装置、设备及存储介质与流程

1.本技术涉及计算机视觉技术领域，特别涉及一种地理坐标定位方法、装置、设备及存储介质。


背景技术：

2.近几年无人机技术快速发展，各类应用层出不穷。利用无人机进行航拍和监控是典型应用之一，某些特定情况下，需要获取航拍图像中某个对象的地理坐标位置，以便后续处理，例如可疑人员定位、无人机火源定位和自动灭火等。
3.中国专利公开号为cn107845060a提出了一种地理位置与对应的图像位置坐标转换方法。其具体的内容可以参考cn107845060a的公开文本，此处不再重复描述。该发明需建立地理位置坐标与图像位置坐标的转换算法模型，将获得的gps坐标代入转换算法模型，以获得对应的图像坐标或者将获得的图像坐标代入转换算法模型，获得对应的gps模型，获取地面至少任意三个特征位置点的gps坐标与对应的图像坐标，再将至少任意三个特征位置点的gps坐标转换为第二平面直角坐标系中的坐标，根据至少任意三个特征位置点在第一平面直角坐标系中的坐标和在第二平面直角坐标系中的坐标的对应关系进行仿射转换，获得第一平面直角坐标系和第二平面直角坐标系的转换参数。
4.中国专利公开号为cn107845060a揭示了一种基于ptz相机的gps坐标与像素坐标的转换方法。其具体的内容可以参考cn107845060a的公开文本，此处不再重复描述。该转换方法建立像素坐标系、相机坐标系以及世界坐标系，构建世界坐标系到相机坐标系的坐标转换模型s，构建相机坐标系到像素坐标系的坐标转换模型k，计算坐标转换模型s的未知量，计算坐标转换模型k的未知量；进行gps坐标点到像素坐标点的映射，进行像素坐标点到gps坐标点的映射。
5.无论是cn107845060a还是cn107845060a，其中的地理坐标定位都只适合真实图像的固定像素点的适用，而不适用于真实图像的任一像素点的使用。


技术实现要素：

6.本发明的目的在于提供一种地理坐标定位方法、装置、设备及存储介质，以解决现有技术中不适用于真实图像任一像素点的地理坐标定位。
7.为了实现上述发明目的，本发明提供如下技术方案：
8.第一方面，提供一种地理坐标定位方法，所述方法应用于飞行设备，所述方法包括：
9.获取目标场景的真实图像，其中，所述真实图像为所述飞行设备的物理相机在真实空间以第一位姿拍摄目标场景的图像；
10.获取所述目标场景的虚拟图像，其中，所述虚拟图像为虚拟相机在虚拟空间以所述第一位姿拍摄三维模型得到的图像，所述三维模型为所述目标场景在所述虚拟空间中的模型；
11.计算所述真实图像的多个第一特征点与所述虚拟图像的多个第二特征点之间的第一对应关系，其中，所述第一特征点与所述第二特征点对应同一个物体上的同一个特征点；
12.计算所述虚拟图像的所述第二特征点与三维地理坐标系的第二对应关系，其中，所述三维地理坐标系为所述虚拟空间对应的地理坐标系；
13.根据所述第一对应关系和所述第二对应关系，确定所述真实图像的任一像素点与所述三维地理坐标系的第三对应关系；
14.根据所述第三对应关系，将所述真实图像中任一像素点的图像坐标转换为地理坐标。
15.第二方面，提供一种地理坐标定位装置，所述装置应用于飞行设备，所述装置包括：
16.第一图像获取模块，用于获取目标场景的真实图像，其中，所述真实图像为飞行设备的物理相机在真实空间以第一位姿拍摄目标场景的图像；
17.第二图像获取模块，用于获取所述目标场景的虚拟图像，其中，所述虚拟图像为虚拟相机在虚拟空间以所述第一位姿拍摄三维模型得到的图像，所述三维模型为所述目标场景在所述虚拟空间中的模型；
18.第一对应关系确定模块，用于计算所述真实图像的多个第一特征点与所述虚拟图像的多个第二特征点之间的第一对应关系，其中，所述第一特征点与所述第二特征点对应同一个物体上的同一个特征点；
19.第二对应关系确定模块，用于计算所述虚拟图像的所述第二特征点与三维地理坐标系的第二对应关系，其中，所述三维地理坐标系为所述虚拟空间对应的地理坐标系；
20.第三对应关系确定模块，用于根据所述第一对应关系和所述第二对应关系，确定所述真实图像的任一像素点与所述三维地理坐标系的第三对应关系；
21.地理位置转换模块，用于根据所述第三对应关系，将所述真实图像中任一像素点的图像坐标转换为地理坐标。
22.第三方面，提供一种地理坐标定位设备，包括存储器和处理器，所述存储器存储有计算机程序，所述计算机程序被所述处理器执行时，使得所述处理器执行以下步骤：
23.获取目标场景的真实图像，其中，所述真实图像为所述飞行设备的物理相机在真实空间以第一位姿拍摄目标场景的图像；
24.获取所述目标场景的虚拟图像，其中，所述虚拟图像为虚拟相机在虚拟空间以所述第一位姿拍摄三维模型得到的图像，所述三维模型为所述目标场景在所述虚拟空间中的模型；
25.计算所述真实图像的多个第一特征点与所述虚拟图像的多个第二特征点之间的第一对应关系，其中，所述第一特征点与所述第二特征点对应同一个物体上的同一个特征点；
26.计算所述虚拟图像的所述第二特征点与三维地理坐标系的第二对应关系，其中，所述三维地理坐标系为所述虚拟空间对应的地理坐标系；
27.根据所述第一对应关系和所述第二对应关系，确定所述真实图像的任一像素点与所述三维地理坐标系的第三对应关系；
28.根据所述第三对应关系，将所述真实图像中任一像素点的图像坐标转换为地理坐标。
29.第四方面，提供一种计算机可读存储介质，存储有计算机程序，所述计算机程序被处理器执行时，使得所述处理器执行以下步骤：
30.获取目标场景的真实图像，其中，所述真实图像为所述飞行设备的物理相机在真实空间以第一位姿拍摄目标场景的图像；
31.获取所述目标场景的虚拟图像，其中，所述虚拟图像为虚拟相机在虚拟空间以所述第一位姿拍摄三维模型得到的图像，所述三维模型为所述目标场景在所述虚拟空间中的模型；
32.计算所述真实图像的多个第一特征点与所述虚拟图像的多个第二特征点之间的第一对应关系，其中，所述第一特征点与所述第二特征点对应同一个物体上的同一个特征点；
33.计算所述虚拟图像的所述第二特征点与三维地理坐标系的第二对应关系，其中，所述三维地理坐标系为所述虚拟空间对应的地理坐标系；
34.根据所述第一对应关系和所述第二对应关系，确定所述真实图像的任一像素点与所述三维地理坐标系的第三对应关系；
35.根据所述第三对应关系，将所述真实图像中任一像素点的图像坐标转换为地理坐标。
36.本实施例通过飞行设备的物理相机以第一位姿在真实空间拍摄目标场景，得到目标场景的真实图像，再通过虚拟相机以第一位姿在虚拟空间拍摄三维模型，得到目标场景的虚拟图像，以获得视野相近的真实图像和虚拟图像；计算出真实图像的多个第一特征点和虚拟图像的多个第二特征点的第一对应关系及虚拟图像的第二特征点与三维地理坐标系的第二对应关系，得到真实图像的任一像素点与三维地理坐标系的第三对应关系，从而实现真实图像的任一像素点的图像坐标转换为地理坐标，实现地理坐标的定位。
附图说明
37.为了更清楚地说明本技术实施例或现有技术中的技术方案，下面将对实施例或现有技术描述中所需要使用的附图作简单地介绍，显而易见地，下面描述中的附图仅仅是本技术的一些实施例，对于本领域普通技术人员来讲，在不付出创造性劳动的前提下，还可以根据这些附图获得其他的附图。
38.其中：
39.图1为一个实施例中地理坐标定位方法的流程示意图；
40.图2为一个实施例中三维模型的示意图；
41.图3为一个实施例中真实图像和虚拟图像的特征点对应图；
42.图4为一个实施例中通过虚拟相机光心和特征点连线的射线与模型表面相交求交点坐标的示意图；
43.图5为一个实施例中地理坐标定位装置的模块框图；
44.图6为一个实施例中计算机设备的内部结构图。
具体实施方式
45.下面将结合本发明实施例中的附图，对本发明实施例中的技术方案进行清楚、完整地描述，显然，所描述的实施例仅仅是本发明一部分实施例，而不是全部的实施例。基于本发明中的实施例，本领域普通技术人员在没有作出创造性劳动前提下所获得的所有其他实施例，都属于本发明保护的范围。
46.在本技术中，目标场景可以包括建筑、人、动物、植物等，本技术实施例提供的地理坐标定位方法可以用于建筑、人、动物、植物等目标场景的地理坐标定位。为方便描述，下面将以一区域作为目标场景，该区域包括房子，目标物体可为一个房子。
47.如图1所示，在一个实施例中，提供了一种地理坐标定位方法，该方法应用于飞行设备，该地理坐标定位方法具体包括以下步骤：
48.s1：获取目标场景的真实图像，其中，所述真实图像为所述飞行设备的物理相机在真实空间以第一位姿拍摄目标场景的图像；
49.可以理解的是，真实空间即为真实世界，世界坐标系为飞行设备、飞行设备的物理相机、目标场景在真实空间中的坐标系。
50.示例性的，飞行设备可为无人机，飞行设备的物理相机为无人机相机。由于无人机本身带有gps(global positioning system，全球定位系统)接收器，通过gps接收器可以获取gps坐标、无人机姿态、云台角度，再通过现有的坐标变换计算出当前无人机相机在世界坐标系下的第一位姿；坐标变换计算公式如下：
51.pc＝t
cp
*t
pd
*pd52.其中，pc为无人机相机在世界坐标系下的坐标，pd是无人机在世界坐标系下的坐标，t
cp
是无人机相机到云台的转换矩阵，t
pd
是云台到无人机的转换矩阵。
53.物理相机拍摄到目标场景的真实图像，真实图像所用的坐标系为第一图像坐标系。
54.s2：获取所述目标场景的虚拟图像，其中，所述虚拟图像为虚拟相机在虚拟空间以所述第一位姿拍摄三维模型得到的图像，所述三维模型为所述目标场景在所述虚拟空间中的模型；
55.具体地，虚拟空间是与真实空间对应的三维空间，三维模型是真实世界地表、建筑、桥梁、树木、城市基础设施等在计算机中的三维还原。三维模型的数据为带有经度、维度、高度三维坐标信息的地图数据，包括表征坐标信息的点云数据和表征表面特征的纹理图像信息。
56.在本实施例中，目标场景的三维模型可以根据现有技术进行生成。可选地，如图2所示，可通过倾斜摄影建图方法，获得带有纹理信息的目标场景的三维模型。
57.虚拟相机根据第一位姿在虚拟空间获得三维模型的虚拟图像，主要是为了保证获得的虚拟图像视野和真实图像的视野相近，方便后续的图像特征匹配。
58.s3：计算所述真实图像的多个第一特征点与所述虚拟图像的多个第二特征点之间的第一对应关系，其中，所述第一特征点与所述第二特征点对应同一个物体上的同一个特征点；
59.具体地，图像中的特征点能够反映图像本质特征，从而标识出图像中目标对象。对两张图像的特征点进行匹配就能完成两张图像之间的匹配。为了能在真实图像和虚拟图像
标识出目标物体，分别对真实图像和虚拟图像提取特征点。示例性的，如图3所示，左边的图像为目标场景的真实图像，右边的图像为目标场景的虚拟图像，真实图像的一个第一特征点a和虚拟图像的一个第二特征点b对应同一个物体上的同一个特征点，如图该物体为一辆车。
60.特征点由关键点(key-point)和描述子(descriptor)两部分组成，关键点是指该特征点在图像里的位置，有些特征点还具有朝向、大小等信息。描述子通常是一个向量，按照“外观相似的特征应该有相似的描述子”的原则设计的，描述了该关键点周围像素的信息。因此，只要两个特征点的描述子在向量空间上的距离相近，就可以认为它们是相同的特征点。
61.计算出第一对应关系，即计算出真实图像和虚拟图像之间的特征点是否匹配，也就是说获得的真实图像及虚拟图像是否匹配。
62.s4：计算所述虚拟图像的所述第二特征点与三维地理坐标系的第二对应关系，其中，所述三维地理坐标系为所述虚拟空间对应的地理坐标系；
63.具体地，三维地理坐标系是虚拟空间所在的地理坐标系，虚拟图像拍摄的是在虚拟空间中目标场景的三维模型。虚拟图像上第二特征点所在的坐标系为第二图像坐标系。计算出第二对应关系，即计算出第二图像坐标系与三维地理坐标系的转换关系，也就是虚拟图像上的任一像素点的图像坐标与该像素点对应的三维地理坐标。
64.s5：根据所述第一对应关系和所述第二对应关系，确定所述真实图像的任一像素点与所述三维地理坐标系的第三对应关系；
65.具体地，由于无法直接从真实图像的像素点的图像坐标得知其地理坐标而完成地理坐标定位，故需要结合真实图像和虚拟图像之间的第一对应关系，虚拟图像与三维地理坐标系之间的第二对应关系，从而获得真实图像像素点和三维地理坐标系之间的第三对应关系，也就是实现第一图像坐标系与三维地理坐标系之间的转换关系。
66.s6：根据所述第三对应关系，将所述真实图像中任一像素点的图像坐标转换为地理坐标。
67.具体地，根据第一图像坐标系与三维地理坐标系之间的转换关系，而三维地理坐标系上的坐标和世界坐标系上的坐标相同，可认为是获得第一图像坐标系与世界坐标系之间的转换关系。即真实图像上任一像素点的像素位置(图像坐标)都可以获取其实际的地理坐标。
68.本实施例通过飞行设备的物理相机以第一位姿在真实空间拍摄目标场景，得到目标场景的真实图像，再通过虚拟相机以第一位姿在虚拟空间拍摄三维模型，得到目标场景的虚拟图像，以获得视野相近的真实图像和虚拟图像；计算出真实图像的多个第一特征点和虚拟图像的多个第二特征点的第一对应关系及虚拟图像的第二特征点与三维地理坐标系的第二对应关系，得到真实图像的任一像素点与三维地理坐标系的第三对应关系，从而实现真实图像的任一像素点的图像坐标转换为地理坐标，实现地理坐标的定位。
69.在一个实施例中，上述所述获取目标场景的虚拟图像的步骤，包括：
70.s21：将所述虚拟空间中的与所述第一位姿对应的位姿作为第二位姿；
71.s22：采用所述虚拟相机，以所述第二位姿拍摄所述三维模型，得到所述目标场景的所述虚拟图像。
72.具体地，在虚拟空间中与第一位姿同样位置同样姿态的地方设置一虚拟相机，虚拟空间中有着目标场景的三维模型。通过虚拟相机拍摄该三维模型并渲染出一张图像，该图像即为目标场景的虚拟图像。由于拍摄虚拟图像时虚拟相机的位姿和物理相机的位姿相同，此时的虚拟图像和真实图像的视野相近。
73.物理相机本身带有误差，故实际上物理相机的第一位姿的数值是不够精确的。而在虚拟空间中，虚拟相机的位姿实际上是参数，故虚拟相机是不存在误差的。根据物理相机的第一位姿，在与第一位姿相同的第二位姿放置虚拟相机，可认为该第二位姿是没有误差，从而获得的虚拟图像更准确。
74.在一个实施例中，上述所述计算所述真实图像的多个第一特征点与所述虚拟图像的多个第二特征点之间的第一对应关系的步骤，包括：
75.s31：通过预设的图像特征提取算法分别在所述真实图像中提取多个所述第一特征点和在所述虚拟图像中提取多个所述第二特征点；
76.s32：通过预设的图像匹配算法，对多个所述第一特征点和多个所述第二特征点进行匹配，得到多个所述第一特征点和多个所述第二特征点之间的第一对应关系。
77.具体地，图像特征提取是计算机视觉和图像处理中的一个概念，指的是使用计算机提取图像信息，决定每个图像的点是否属于一个图像特征。图像特征提取的结果是把图像上的点分为不同的子集，这些子集往往属于孤立的点、连续的曲线或者连续的区域。图像匹配是指通过一定的图像匹配算法在两幅或多幅图像之间识别同名点，主要是计算两幅图像中特征描述子的匹配关系。特征点匹配过程中，配对错误的特征点可以通过抽样一致性算法(random sample consensus，ransac)进行排除。
78.两张图像的特征点对应关系实际上就是比较描述符的值。如果两个描述符的值最相近，就认为这两张图像上的特征点是对应的。直到匹配完所有描述符，不能匹配的可以丢弃。
79.如图3所示，左边的图像为目标场景的真实图像，右边的图像为目标场景的虚拟图像。
80.可选地，在本实施例中采用的图像特征提取算法为orb算法，orb是oriented fast and rotated brief的简称，用来对图像中的关键点快速创建特征向量，这些特征向量可以用来识别图像中的对象。在本实施例中的图像匹配算法利用orb算法的brief描述子，通过暴力搜索，找出真实图像和虚拟图像中描述子相似的特征点作为一对。针对orb算法的实际内容，由于orb算法是现有技术，在此不做赘述。
81.在一个实施例中，如图4所示，上述所述计算所述虚拟图像的所述第二特征点与三维地理坐标系的第二对应关系的步骤，包括：
82.s41：将所述虚拟相机的光心与所述虚拟图像的所述第二特征点连接并延长为射线；
83.s42：所述射线与所述三维模型的表面相交，其交点为所述虚拟图像的第二特征点对应的三维地理坐标点；
84.s43：根据所述三维地理坐标点，计算得到所述虚拟图像的第二特征点与所述三维地理坐标系的所述第二对应关系。
85.具体地，由于不能直接从虚拟图像中的第二特征点的图像坐标获得三维地理坐
标，故通过将虚拟相机的光心与虚拟图像的第二特征点c连接并延长为射线cd，射线cd与三维模型的表面相交，得到交点d为虚拟图像的第二特征点对应的三维地理坐标点。这个求解交点的过程为光线投射(ray-casting)。根据虚拟图像中的第二特征点的图像坐标及虚拟图像的第二特征点对应的三维地理坐标点，从而计算出第二图像坐标系与三维地理坐标系的转换关系。
86.在一个实施例中，上述所述根据所述第一对应关系和所述第二对应关系，确定所述真实图像的任一像素点与所述三维地理坐标系的第三对应关系的步骤，包括：
87.s51：根据所述第二对应关系，得到所述虚拟图像的第一像素地理坐标，其中，所述第一像素地理坐标为所述虚拟图像的第一像素点在所述三维地理坐标系上的地理坐标，所述第一像素点是所述虚拟图像中的任一个像素点；
88.s52：根据所述第一对应关系和所述第一像素地理坐标，得到所述真实图像的第二像素地理坐标，其中，所述第二像素地理坐标为所述真实图像的第二像素点在所述三维地理坐标系上的地理坐标，所述第二像素点是所述真实图像中的任一像素点，所述第一像素点和所述第二像素点对应同一个物体的同一个特征点；
89.s53：根据所述第二像素地理坐标，计算得到所述真实图像的任一像素点与所述三维地理坐标系的所述第三对应关系。
90.具体地，由于无法直接获取真实图像上像素点与三维地理坐标系的对应关系，故需要根据虚拟图像的第二特征点与三维地理坐标系的转换关系，可得到虚拟图像的任一像素点与三维地理坐标系的转换关系，虚拟图像的任一像素点都有其对应的三维地理坐标；根据真实图像和虚拟图像的第一对应关系，可以推导出真实图像的像素点与三维地理坐标系之间的转换关系，三维地理坐标系上的坐标与世界坐标系上的坐标相同。
91.在一个实施例中，上述所述根据所述第三对应关系，将所述真实图像中任一像素点的图像坐标转换为地理坐标的步骤之后，还包括：
92.s61：从所述真实图像中选取多个特征点并获取多个所述特征点的图像坐标；
93.s62：根据所述第三对应关系，得到所述真实图像的多个所述特征点每个对应的所述三维模型的地理坐标；
94.s63：将多个所述特征点的图像坐标及多个所述特征点每个对应的所述三维模型的地理坐标通过预设的pnp算法，确定所述物理相机的第一位姿；
95.s64：通过预设的优化算法，对所述物理相机的所述第一位姿进行调整，得到所述物理相机的第三位姿；
96.s65：基于所述第三位姿，更新所述第三对应关系；
97.s66：基于更新后的所述第三对应关系，将真实图像中任一像素点的图像坐标转换为地理坐标。
98.具体地，由于物理相机在拍摄真实图像时，物理相机的位姿是有一定的误差，这种误差通常是由于gps定位精度不足、姿态测量精度不足、云台精度不足叠加导致的，故拍摄到的真实图像实际上是不够准确的。
99.为了降低这些误差对地理坐标定位的影响，将真实图像的特征点的图像坐标和特征点对应的三维模型地理坐标通过预设的pnp算法进行3d-2d配准，以求解出物理相机拍摄真实图像时物理相机的准确姿态。
100.拍摄虚拟图像的目的是将真实图像中的特征点和地理坐标联系起来，即真实图像特征点(图像坐标)与虚拟图像的特征点(图像坐标)对应，再与三维模型中的地理坐标对应。
101.pnp(perspective-n-point)算法是通过多对3d与2d匹配点,在已知或者未知相机内参的情况下,利用最小化重投影误差来求解相机外参的算法，也就是求解出相机位姿的算法。pnp算法需要2d坐标点(从真实图像获取)，和2d坐标点对应的3d坐标点(可从三维模型上获取)，但是无法直接获取这种真实图像的2d坐标点和2d坐标点对应的3d坐标点。故需要利用真实图像和虚拟图像的匹配及虚拟图像与三维地理坐标系之间的对应关系，以获得真实图像任意像素点的3d坐标。pnp算法是通过优化3d点的重投影误差，实现配准。由于pnp算法是现有技术，在此不做赘述。
102.计算出真实图像的特征点和特征点对应的三维地理坐标的投影关系后，在本技术实施例中采用的优化算法为lm(levenberg-marquardt)算法，通过调整物理相机的位姿，就可以使投影误差减小，当投影误差小于阈值，就认为配准完成。此时物理相机的位姿是配准后的位姿。这样做的目的是消除物理相机本身的误差(gps定位精度误差、云台角度精度误差及无人机姿态测量误差)，使物理相机具有准确的位姿。由于lm算法是现有技术，在此不做赘述。
103.在一个实施例中，上述所述基于所述第三位姿，更新所述第三对应关系的步骤，包括：
104.s651：基于所述第三位姿，重新获取所述目标场景的虚拟图像；
105.s652：计算所述真实图像的多个第一特征点与重新获取的所述虚拟图像的多个第二特征点之间的对应关系，作为重新确定的第一对应关系；
106.s653：计算重新获取的所述虚拟图像的所述第二特征点与三维地理坐标系的对应关系，作为重新确定的第二对应关系；
107.s654：根据重新确定的所述第一对应关系和所述第二对应关系，更新所述真实图像的任一像素点与所述三维地理坐标系的第三对应关系。
108.具体地，由于第三位姿是物理相机调整后的位姿，是物理相机的准确位姿。虚拟相机根据第三位姿获取目标场景的新的虚拟图像，并执行步骤s652至s654，以获取精确的第一图像坐标系与三维地理坐标系之间的转换关系，即第一图像坐标系与世界坐标系之间的转换关系，实现真实图像的像素点的图像坐标转换为地理坐标，得到一个精确的地理坐标。
109.如图5所示，在一个实施例中，提供了一种地理坐标定位装置，所述装置应用于飞行设备，所述装置包括：
110.第一图像获取模块200，用于获取目标场景的真实图像，其中，所述真实图像为飞行设备的物理相机在真实空间以第一位姿拍摄目标场景的图像；
111.第二图像获取模块202，用于获取所述目标场景的虚拟图像，其中，所述虚拟图像为虚拟相机在虚拟空间以所述第一位姿拍摄三维模型得到的图像，所述三维模型为所述目标场景在所述虚拟空间中的模型；
112.第一对应关系确定模块204，用于计算所述真实图像的多个第一特征点与所述虚拟图像的多个第二特征点之间的第一对应关系，其中，所述第一特征点与所述第二特征点对应同一个物体上的同一个特征点；
113.第二对应关系确定模块206，用于计算所述虚拟图像的所述第二特征点与三维地理坐标系的第二对应关系，其中，所述三维地理坐标系为所述虚拟空间对应的地理坐标系；
114.第三对应关系确定模块208，用于根据所述第一对应关系和所述第二对应关系，确定所述真实图像的任一像素点与所述三维地理坐标系的第三对应关系；
115.地理位置转换模块210，用于根据所述第三对应关系，将所述真实图像中任一像素点的图像坐标转换为地理坐标。
116.本实施例通过飞行设备的物理相机以第一位姿在真实空间拍摄目标场景，得到目标场景的真实图像，再通过虚拟相机以第一位姿在虚拟空间拍摄三维模型，得到目标场景的虚拟图像，以获得视野相近的真实图像和虚拟图像；计算出真实图像的多个第一特征点和虚拟图像的多个第二特征点的第一对应关系及虚拟图像的第二特征点与三维地理坐标系的第二对应关系，得到真实图像的任一像素点与三维地理坐标系的第三对应关系，从而实现真实图像的任一像素点的图像坐标转换为地理坐标，实现地理坐标的定位。
117.图6示出了一个实施例中计算机设备的内部结构图。该计算机设备具体可以是终端，也可以是服务器。如图6所示，该计算机设备包括通过系统总线连接的处理器、存储器和网络接口。其中，存储器包括非易失性存储介质和内存储器。该计算机设备的非易失性存储介质存储有操作系统，还可存储有计算机程序，该计算机程序被处理器执行时，可使得处理器实现地理坐标定位方法。该内存储器中也可储存有计算机程序，该计算机程序被处理器执行时，可使得处理器执行地理坐标定位方法。本领域技术人员可以理解，图6中示出的结构，仅仅是与本技术方案相关的部分结构的框图，并不构成对本技术方案所应用于其上的计算机设备的限定，具体的计算机设备可以包括比图中所示更多或更少的部件，或者组合某些部件，或者具有不同的部件布置。
118.在一个实施例中，提出了一种地理坐标定位设备，包括存储器和处理器，所述存储器存储有计算机程序，所述计算机程序被所述处理器执行时，使得所述处理器执行以下步骤：
119.获取目标场景的真实图像，其中，所述真实图像为所述飞行设备的物理相机在真实空间以第一位姿拍摄目标场景的图像；
120.获取所述目标场景的虚拟图像，其中，所述虚拟图像为虚拟相机在虚拟空间以所述第一位姿拍摄三维模型得到的图像，所述三维模型为所述目标场景在所述虚拟空间中的模型；
121.计算所述真实图像的多个第一特征点与所述虚拟图像的多个第二特征点之间的第一对应关系，其中，所述第一特征点与所述第二特征点对应同一个物体上的同一个特征点；
122.计算所述虚拟图像的所述第二特征点与三维地理坐标系的第二对应关系，其中，所述三维地理坐标系为所述虚拟空间对应的地理坐标系；
123.根据所述第一对应关系和所述第二对应关系，确定所述真实图像的任一像素点与所述三维地理坐标系的第三对应关系；
124.根据所述第三对应关系，将所述真实图像中任一像素点的图像坐标转换为地理坐标。
125.本实施例通过飞行设备的物理相机以第一位姿在真实空间拍摄目标场景，得到目
标场景的真实图像，再通过虚拟相机以第一位姿在虚拟空间拍摄三维模型，得到目标场景的虚拟图像，以获得视野相近的真实图像和虚拟图像；计算出真实图像的多个第一特征点和虚拟图像的多个第二特征点的第一对应关系及虚拟图像的第二特征点与三维地理坐标系的第二对应关系，得到真实图像的任一像素点与三维地理坐标系的第三对应关系，从而实现真实图像的任一像素点的图像坐标转换为地理坐标，实现地理坐标的定位。
126.在一个实施例中，提出了一种计算机可读存储介质，存储有计算机程序，所述计算机程序被处理器执行时，使得所述处理器执行以下步骤：
127.获取目标场景的真实图像，其中，所述真实图像为所述飞行设备的物理相机在真实空间以第一位姿拍摄目标场景的图像；
128.获取所述目标场景的虚拟图像，其中，所述虚拟图像为虚拟相机在虚拟空间以所述第一位姿拍摄三维模型得到的图像，所述三维模型为所述目标场景在所述虚拟空间中的模型；
129.计算所述真实图像的多个第一特征点与所述虚拟图像的多个第二特征点之间的第一对应关系，其中，所述第一特征点与所述第二特征点对应同一个物体上的同一个特征点；
130.计算所述虚拟图像的所述第二特征点与三维地理坐标系的第二对应关系，其中，所述三维地理坐标系为所述虚拟空间对应的地理坐标系；
131.根据所述第一对应关系和所述第二对应关系，确定所述真实图像的任一像素点与所述三维地理坐标系的第三对应关系；
132.根据所述第三对应关系，将所述真实图像中任一像素点的图像坐标转换为地理坐标。
133.本实施例通过飞行设备的物理相机以第一位姿在真实空间拍摄目标场景，得到目标场景的真实图像，再通过虚拟相机以第一位姿在虚拟空间拍摄三维模型，得到目标场景的虚拟图像，以获得视野相近的真实图像和虚拟图像；计算出真实图像的多个第一特征点和虚拟图像的多个第二特征点的第一对应关系及虚拟图像的第二特征点与三维地理坐标系的第二对应关系，得到真实图像的任一像素点与三维地理坐标系的第三对应关系，从而实现真实图像的任一像素点的图像坐标转换为地理坐标，实现地理坐标的定位。
134.本领域普通技术人员可以理解实现上述实施例方法中的全部或部分流程，是可以通过计算机程序来指令相关的硬件来完成，所述的程序可存储于一非易失性计算机可读取存储介质中，该程序在执行时，可包括如上述各方法的实施例的流程。其中，本技术所提供的各实施例中所使用的对存储器、存储、数据库或其它介质的任何引用，均可包括非易失性和/或易失性存储器。非易失性存储器可包括只读存储器(rom)、可编程rom(prom)、电可编程rom(eprom)、电可擦除可编程rom(eeprom)或闪存。易失性存储器可包括随机存取存储器(ram)或者外部高速缓冲存储器。作为说明而非局限，ram以多种形式可得，诸如静态ram(sram)、动态ram(dram)、同步dram(sdram)、双数据率sdram(ddrsdram)、增强型sdram(esdram)、同步链路(synchlink)dram(sldram)、存储器总线(rambus)直接ram(rdram)、直接存储器总线动态ram(drdram)、以及存储器总线动态ram(rdram)等。
135.以上实施例的各技术特征可以进行任意的组合，为使描述简洁，未对上述实施例中的各个技术特征所有可能的组合都进行描述，然而，只要这些技术特征的组合不存在矛
盾，都应当认为是本说明书记载的范围。
136.以上所述实施例仅表达了本技术的几种实施方式，其描述较为具体和详细，但并不能因此而理解为对本技术专利范围的限制。应当指出的是，对于本领域的普通技术人员来说，在不脱离本技术构思的前提下，还可以做出若干变形和改进，这些都属于本技术的保护范围。因此，本技术专利的保护范围应以所附权利要求为准。