基于卫星图像的航空录像校准方法 SCAR
计算机视觉与模式识别
2026-02-19 v1 机器人学
摘要
我们提出 SCAR 方法，用于航空视觉-惯性系统的长期自动校准细化，利用地理参考卫星影像作为持久的全局参考。SCAR 通过对齐航空图像与来自公开正射影像和高程模型的 2D-3D 对应关系，估计内外参数。与依赖专用校准机动或手动勘测地面控制点的现有方法不同，本方法利用外部地理空间数据检测并纠正野外部署条件下的校准退化。我们在两个年份中跨越六个大规模航空任务中进行评估，涉及多样化的季节和环境条件。在所有序列中，SCAR 均一致优于已有基线方法（Kalibr、COLMAP、VINS-Mono），显著降低中位数重投影误差，并将这些校准收益转化为显著降低的视觉定位旋转误差和更高的姿态精度。这些结果表明，SCAR 在无需人工干预的情况下，能够在长期航空作业中提供准确、稳健且可重复的校准。
引用
@article{arxiv.2602.16349,
title = {SCAR: Satellite Imagery-Based Calibration for Aerial Recordings},
author = {Henry Hölzemann and Michael Schleiss},
journal= {arXiv preprint arXiv:2602.16349},
year = {2026}
}