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龙图腾网获悉天津大学申请的专利一种智能视觉定位方法获国家发明授权专利权，本发明授权专利权由国家知识产权局授予，授权公告号为：CN119152031B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-06-24发布的发明授权授权公告中获悉：该发明授权的专利申请号/专利号为：202411189144.6，技术领域涉及：G06F30/27；该发明授权一种智能视觉定位方法是由雷建军;涂多慧;彭勃;朱杰;薛超;戴林设计研发完成，并于2024-08-28向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种智能视觉定位方法在说明书摘要公布了：本发明公开了一种智能视觉定位方法，包括：通过特征序列提取模块以获取彩色图像特征序列和深度图像特征序列，并作为输入；多级深度嵌入Transformer模块由多个深度嵌入单元和Transformer层组成，每个深度嵌入单元以特征序列作为输入，旨在输出空间感知增强的特征序列；将多级深度嵌入Transformer模块得到的场景特征表示送入预测头得到场景坐标预测结果，水平梯度算子和垂直梯度算子分别作用于场景坐标预测结果，生成场景坐标预测结果的水平梯度和垂直梯度；水平梯度算子和垂直梯度算子也分别作用于深度图像，生成深度图像的水平梯度和垂直梯度；使用深度引导的平滑约束、回归损失和重投影损失训练智能视觉定位网络，构建位姿求解器进行位姿采样和位姿细化。

本发明授权一种智能视觉定位方法在权利要求书中公布了：1.一种智能视觉定位方法，其特征在于，所述方法包括： 通过特征序列提取模块以获取彩色图像特征序列和深度图像特征序列，并作为多级深度嵌入Transformer模块的输入； 所述多级深度嵌入Transformer模块由多个深度嵌入单元和Transformer层组成，每个深度嵌入单元以特征序列作为输入，旨在输出空间感知增强的特征序列； 将多级深度嵌入Transformer模块得到的场景特征表示送入预测头得到场景坐标预测结果，水平梯度算子和垂直梯度算子分别作用于场景坐标预测结果，生成场景坐标预测结果的水平梯度和垂直梯度；水平梯度算子和垂直梯度算子也分别作用于深度图像，生成深度图像的水平梯度和垂直梯度； 使用深度引导的平滑约束、回归损失和重投影损失训练智能视觉定位网络，构建位姿求解器进行位姿采样和位姿细化； 其中，所述每个深度嵌入单元以特征序列作为输入，旨在输出空间感知增强的特征序列为： 将输入的特征序列和分别经过卷积层处理，生成低维度的潜在嵌入和 表示第l-1个Transformer层输出的特征序列，表示第l-1个深度嵌入单元输出的特征序列，表示彩色潜在嵌入，表示深度潜在嵌入； 将潜在嵌入经过一个λ-平滑的空间Softmax层，生成一个类空间注意力的掩膜，将生成的掩膜gfovea与潜在嵌入点乘，生成空间增强嵌入λ表示平滑的空间Softmax层中的一个参数； 潜在嵌入和空间增强嵌入经加权融合后，通过卷积层得到空间感知增强的特征序列计算公式表示为： 其中，g3·表示一个卷积层，α和β表示可学习的权重参数。

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