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龙图腾网获悉杭州电子科技大学申请的专利一种基于多层局部模式的多视角目标地理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：CN117974778B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-09-19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：202311833777.1，技术领域涉及：G06T7/73；该发明授权一种基于多层局部模式的多视角目标地理定位方法是由彭首平;李浩然;颜成钢;孙垚棋;赵治栋;殷海兵;王鸿奎设计研发完成，并于2023-12-28向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种基于多层局部模式的多视角目标地理定位方法在说明书摘要公布了：本发明公开了一种基于多层局部模式的多视角目标地理定位方法。首先进行理论建模；然后构建多层本地模式交叉注意网络，网络基于双分支的架构，每个分支由主干、交叉注意力块、分区池化块以及多层聚合块组成；再对多层本地模式交叉注意网络进行训练；通过训练好的多层本地模式交叉注意网络实现多视角目标地理定位。现有的方法通常侧重于从最终的特征映射中提取细粒度信息，而忽略了中间层输出的重要性。在本发明中，首先提取不同层的特征映射，并且使用交叉注意块来建立不同层的特征映射信息之间的相关性，改进了浅层特征的语义表达。本发明提出了多层聚合块对通过分割得到的高关联特征块进行聚合。

本发明授权一种基于多层局部模式的多视角目标地理定位方法在权利要求书中公布了：1.一种基于多层局部模式的多视角目标地理定位方法，其特征在于，包括如下步骤： 步骤1、理论建模； 步骤2、构建多层本地模式交叉注意网络MLPCAN； 多层本地模式交叉注意网络基于双分支的架构，每个分支由主干、交叉注意力块CAB、分区池化块PPB以及多层聚合块MAB组成； 步骤3、对多层本地模式交叉注意网络进行训练； 在训练中，分类器用于预测每个局部特征的标签，网络优化通过最小化所有分支的交叉熵损失之和实现； 步骤4、通过训练好的多层本地模式交叉注意网络实现多视角目标地理定位； 所提出的MLPCAN包含两个分支，无人机视图分支和卫星视图分支；由于无人机视角和 卫星视角之间的模式相似，两个分支共享权重，并设置了相同的特征提取方式；具体来说， 采用预先训练的SwinTransformerV2-Tiny作为两个分支主干来提取特征；SwinV2-T包含一 个patchpartitionlayer和四个阶段，每个阶段由一个merginglayer 和几个堆叠的SwinTransformerBlocks组成；每个阶段的特征尺度分别为C，2C，C和C，其中H和W分别表示输入图像的高度和宽度，C 表示通道数；从S3阶段获取三个不同的特征图作为交叉注意力块CAB的输入，特征提取的过 程能够公式化为：，其中和为浅层特征，为深层 特征；为了改进浅层特征和的语义表达，使用和作为key，作为query来执行交叉 注意块CAB；交叉注意力块CAB包括多头注意力块和前馈网络；多头注意力块首先采用三个 线性层来映射两个输入特征和，或和以获得查询queryQ，键keyK和值value V,并得到注意力权重，经过Linear和层归 一化层再与进行融合； 前馈网络包括线性层、激活层和层归一化以增强稳定性；从S3的layer1,layer2和 layer6中提取特征图；交叉注意块体处理过程表示为： 其中和分别是多头注意力块和前馈网络的输出，表示特性沿着通道维 度连接； 将深层特征和经过交叉注意块处理后的浅层特征分别通过分区池化块PPB进行处 理；通过分区池化块PPB来显式地挖掘上下文信息，以提取显著目标；在分区部分，通过方环 分区过程将输入全局特征划分为四个不重叠的特征，命名为； 上标j表示第j个分区，其值对应于该分区与输入图像中心的距离；上标越小，就越靠近 中心；然后，应用平均池化层将每个分区压缩为384维度的部分特征；该过程公示表示 为： 其中表示输入特征，表示方环分区，表示平均池化操作； 从不同的层钟获得部分特征；为了获得更具鉴别力的最终描述符，对部分特征进行融 合；由于特征的感受野不同，PPB后所得到的的分布具有不一致性，利用具有大感受野的特征，融合感受野小的特征， 达到特征对齐的效果；通过所提出的多层聚合块MAB实现这一策略，公式如下： 其中∙表示通道融合操作；然后，获得最终的特征向量，其中，，的维度都 是1152，的维度是1920； 通过多层聚合块MAB处理之后，获得了特征向量；然而，MLPCAN有两个分支，总共八组 局部特征，并且其分布不同，无法直接用于匹配；引入了一个分类器，将八组局部特征映射 到共享的特征空间，分类器由线性层、批量归一化层、丢弃层和分类层组成；在输入局部特 征的情况下，分类器生成列向量；的维度等于地理标记类别C的数量。

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