疫情期间,为了实现“无接触”,无人机送货成迫切需求。但无人机送货也面临“找路”难题,比如在局促小区,要把快递送到某幢楼某单元门口,鉴于这幢楼和相邻楼外形相似,甚至两幢楼相邻参照物也极为相似,无人机导航很容易迷航。我校自动化学院(人工智能学院)智能信息处理实验室博三学生王廷宇题为《Each Part Matters: Local Patterns Facilitate Cross-view Geo-localization》的论文,提出“交叉定位”方案,有望解决这一工程技术难题。这篇论文发表在《IEEE TRANSACTIONS ON CIRCUITS AND SYSTEMS FOR VIDEO TECHNOLOGY》期刊,为SCI一区期刊。