DroneKey++：无先验条件的无人机 3D 位姿估计方法与新基准
计算机视觉与模式识别
2026-02-09 v1
摘要
accurate 3D 位姿估计无人机对于安全和监视系统至关重要。然而，现有方法通常依赖于无人机的先验信息，如物理尺寸或3D网格。同时，当前数据集规模较小、仅覆盖单一机型，且收集环境受限，这使得可靠的泛化性验证困难。我们提出DroneKey++，一个无先验条件的框架，联合执行关键点检测、无人机分类和3D 位姿估计。该框架采用关键点编码器实现关键点检测和分类的同步处理，并采用基于射线的几何推理和类别嵌入的姿态解码器进行3D 位姿估计。为解决数据集限制问题，我们构建了6DroneSyn，一个覆盖7种无人机机型和88个户外背景的大规模合成数据集，采用360度全景合成技术生成。实验表明，DroneKey++在旋转部分实现MAE 17.34°和MedAE 17.1°，在平移部分实现MAE 0.135 m和MedAE 0.242 m，推理速度为CPU 19.25 FPS和GPU 414.07 FPS，显示出强大的跨无人机机型泛化能力，同时适合实时应用。该数据集已公开发布。
引用
@article{arxiv.2602.06211,
title = {DroneKey++: A Size Prior-free Method and New Benchmark for Drone 3D Pose Estimation from Sequential Images},
author = {Seo-Bin Hwang and Yeong-Jun Cho},
journal= {arXiv preprint arXiv:2602.06211},
year = {2026}
}
备注
8 page, 5 figures, 6 tables, Accepted to ICRA 2026 (to appear)