近日，通信工程学院智能信息计算团队研究成果《P2FCN:Environment-Independent UAV-View Geo-Localization via Pixel-to-Feature Co-Enhancement》被地球科学与遥感领域顶级期刊IEEE Transactions on Geoscience and Remote Sensing（一区TOP期刊）正式录用。论文由我院王廷宇助理研究员、赵强研究员和颜成钢教授指导，23级硕士研究生周家玉为学生第一作者。 论文围绕学院浙江省全省低空泛在网络技术研究重点实验室建设，研究多环境下的无人机交叉视角地理定位任务。该任务的核心目标是，在环境条件极端变化的场景中，通过检索匹配无人机与卫星平台的跨视角图像，提取卫星图像中包含的GPS地理信息，从而实现无人机的地理定位。现有方法往往依赖于缓解环境因素引起的域偏移问题，而普遍忽视了环境噪声的直接干扰，导致定位准确性和鲁棒性受限。 为解决这些问题，论文提出了一个像素-特征协同增强网络（P2FCN），该网络包含风格噪声双重抑制模块（SNDS）与基于局部的多维特征学习策略（PMDFL）。其中，风格噪声双重抑制模块通过像素级的动态调整，有效缓解跨环境图像间的风格差异，同时在一定程度上减少环境噪声的干扰与引入；基于局部的多维特征学习策略，从通道与空间维度挖掘全局特征与局部特征中的多维信息。在University-1652、SUES-200两个主流基准数据集上的实验结果表明，该网络在多环境场景中展现出卓越的准确性与鲁棒性。 智能信息处理实验室 通信工程学院智能信息计算团队属于杭州电子科技大学“智能信息处理实验室”（HDU IIPLab），实验室主任为颜成钢教授。实验室现有在职教师50余名，含5位国家级人才及多位省级人才。现有硕博生200余名，毕业生多就职于阿里巴巴、腾讯、字节跳动、海康威视、华为、网易等国内知名企业。实验室为学校交叉创新团队，拥有自由开放的学术氛围和国际前沿的研究方向。实验室采用与海内外知名高校、研究所（清华大学、北京大学、中国科学院、美国北卡罗来纳大学教堂山分校、澳大利亚悉尼科技大学等）联合培养制，长期致力于智能信息处理方面的研究，主要研究方向包括：机器学习、模式识别、计算机视觉、计算机图形学、医学影像处理、生物信息学等。 编辑：赖英琦 一审：王廷宇 二审：邱一波 三审：孙闽红 发布：廖丹丹
