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龙图腾网获悉重庆大学;重庆长安汽车股份有限公司申请的专利一种深度学习相机位姿估计方法、系统、设备及存储介质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：CN119810192B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-10-17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：202411824409.5，技术领域涉及：G06T7/73；该发明授权一种深度学习相机位姿估计方法、系统、设备及存储介质是由吴映波;曹代伟;毛建方;南智雄;蔡春茂;郑波设计研发完成，并于2024-12-12向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种深度学习相机位姿估计方法、系统、设备及存储介质在说明书摘要公布了：本发明涉及图像处理技术领域，涉及一种深度学习相机位姿估计方法，包括获取相机拍摄的图像；提取图像的场景特征；利用预设注意力机制对场景特征的通道信息、空间信息和区域关注度信息进行提取和整合，得到增强场景特征；根据增强场景特征确定图像的六自由度相机位姿。本发明还提出一种深度学习相机位姿估计系统、设备以及存储介质。本发明可以提高用于执行所述深度学习相机位姿估计方法的深度学习模型的特征提取能力和适应性。

本发明授权一种深度学习相机位姿估计方法、系统、设备及存储介质在权利要求书中公布了：1.一种深度学习相机位姿估计方法，其特征在于， 获取相机拍摄的图像； 提取图像的场景特征； 利用预设注意力机制对场景特征的通道信息、空间信息和区域关注度信息进行提取和整合，得到增强场景特征； 根据增强场景特征确定图像的六自由度相机位姿； 所述利用预设注意力机制对场景特征的通道信息、空间信息和区域关注度信息进行提取和整合，得到增强场景特征，包括： 利用通道注意力机制处理场景特征，得到通道注意力特征，通道注意力特征用于表征图像的通道信息； 融合通道注意力特征和场景特征，得到第一增强特征； 利用空间注意力机制处理第一增强特征，得到空间注意力特征，空间注意力特征用于表征图像的空间信息； 融合空间注意力特征和第一增强特征，得到第二增强特征； 利用关键信息注意力模块处理场景特征，得到关键信息注意力特征，关键信息注意力特征用于表征图像区域的关注度；场景特征输入到关键信息注意力模块后，依次经过深度可分离卷积、实例归一化、可变形卷积、层归一化、Sigmoid激活函数处理，得到处理后的场景特征，将处理后的场景特征与原始输入的场景特征融合，得到关键信息注意力特征； 融合第二增强特征和关键信息注意力特征，得到增强场景特征。

如需购买、转让、实施、许可或投资类似专利技术，可联系本专利的申请人或专利权人重庆大学;重庆长安汽车股份有限公司，其通讯地址为：400030 重庆市沙坪坝区沙正街174号；或者联系龙图腾网官方客服，联系龙图腾网可拨打电话0551-65771310或微信搜索“龙图腾网”。

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