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龙图腾网获悉中国人民解放军陆军装甲兵学院申请的专利一种基于注意力机制的无人机视觉里程计导航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：CN119555072B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-09-26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：202411488715.6，技术领域涉及：G01C21/20；该发明授权一种基于注意力机制的无人机视觉里程计导航定位方法是由易瑔;宗艳桃;王清;吴凡;张宇航;李杰;杨建昌;张明;孟祥伟;郭威设计研发完成，并于2024-10-23向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种基于注意力机制的无人机视觉里程计导航定位方法在说明书摘要公布了：本发明属于导航定位技术领域，涉及一种基于注意力机制的无人机视觉里程计导航定位方法。所述导航定位方法依托于GoogLeNet卷积神经网络模型，首先基于现有车载城市及郊区道路公开数据集训练基于GoogLeNet卷积层结构的车载视觉里程计模型，再通过直推式迁移学习的方法构建专项任务目标模型，引入无人机目标数据集进行网络模型训练，最终建立无人机任务环境下图像特征与无人机位姿间的关系模型，完成基于GoogLeNet卷积层结构的无人机视觉里程计的定位。所述方法在仅有较少无人机图片数据的情况下依然能实现较为理想的效果。

本发明授权一种基于注意力机制的无人机视觉里程计导航定位方法在权利要求书中公布了：1.一种基于注意力机制的无人机视觉里程计导航定位方法，其特征在于，依托基于GoogLeNet的卷积层结构，包括如下步骤： S1、采集并制作无人机视觉-位姿数据集，具体为： S11、通过无人机采集不同高度、速度下行驶不同的轨迹对地面拍摄的视频； S12、采用运动估计结构算法离线解算出相机位姿和里程运动信息，得到解算的位姿序列数据； S13、制作包含时序图片和位姿序列数据的FLYING数据集，分别保存图片和位姿标签，用于模型训练； S2、获取车载环境数据集并执行S12和S13将该公开数据集转变为与FLYING数据集齐次的形式； S3、搭建车载视觉里程计模型的网络总体架构，包括设计编码层的卷积层结构、图像位置编码、注意力机制求解序列间关系及设置损失函数； S4、模型训练，具体为：设置样本序列长度以及样本的重叠采样值，按照顺序每次重复一张图片采集制作下一个样本； S5、基于车载环境数据集对车载视觉里程计模型进行模型测试与评估，对训练过程中保存下来的模型在测试集展开测试以评估模型性能，选取测试效果较好的模型用于后续迁移学习； S6、采取直推式迁移学习方法训练无人机视觉里程计模型，得到基于注意力机制的无人机视觉里程计网络结构模型。

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