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龙图腾网获悉浙江大学申请的专利一种自适应调整关注域的端到端单目视觉里程计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：CN120298500B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-08-26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：202510779933.3，技术领域涉及：G06T7/73；该发明授权一种自适应调整关注域的端到端单目视觉里程计方法是由李基拓;孙顺旺;张佳路;薛庭熙;胡锦瑶;邹雨哲;陆国栋设计研发完成，并于2025-06-12向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种自适应调整关注域的端到端单目视觉里程计方法在说明书摘要公布了：本发明公开了一种自适应调整关注域的端到端单目视觉里程计方法，该方法通过构建光流估计网络与位姿估计网络紧凑联结架构，同时基于端到端的深度学习设计，将光流预测、特征提取、注意力优化和位姿回归无缝集成。同时引入双重注意力机制（CBAM模块）和语义特征融合，过滤动态物体、低纹理和模糊区域的干扰，并且结合语义特征融合，提升模型对场景的理解能力，从而优化位姿估计精度及网络结构，采用轻量化CBAM模块和高效残差块设计，降低计算量，实现特征提取的自适应调整和场景理解增强。本发明系统复杂度降低，无需手动设计和调优多个模块，端到端设计避免模块间误差累积，整体性能更稳定，在资源受限的嵌入式设备上实现高效的位姿估计。

本发明授权一种自适应调整关注域的端到端单目视觉里程计方法在权利要求书中公布了：1.一种自适应调整关注域的端到端单目视觉里程计方法，其特征在于，包括以下步骤： 1使用单目相机采集连续的视频帧序列；再对输入图像需进行预处理，并调整归一化像素值范围； 2将连续两帧图像输入预训练的光流估计网络，将经过两个ResNetFPN网络获得的隐藏层特征和代价体与通过置信度上采样模块和光流上采样模块分别获得的初始化的置信度图和初始化的光流图一同输入RNN网络经过N次循环，获得最终预测的光流图，即光流信息，且光流估计网络输出语义特征； 3根据相机内参生成内参层；将光流信息和内参层经过裁剪处理，并缩放四分之一比例,然后在通道维度上将两者拼接生成位姿网络的输入特征； 4利用语义信息融合机制将注意力转向特征层面，通过计算特征图中每个通道或区域的权重，根据计算得到的语义权重对原始特征图进行加权融合，实现语义信息与光流信息的融合；具体包括如下子步骤： 4.1将语义特征通过双线性插值调整至ResNet主干网络中间第二层layer2特征图分辨率相同大小，然后通过1×1卷积和Sigmoid函数生成语义权重；所述ResNet主干网络为位姿估计网络的主干网络； 4.2最后，将语义权重与layer2输出特征图逐元素相乘，实现语义信息与光流信息的融合； 5将步骤3生成的位姿网络的输入特征输入位姿估计网络进行处理，即光流内参的特征提取与双重注意力优化，最后得到相机的位姿。

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