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龙图腾网获悉北京邮电大学申请的专利一种在大规模点云地图中进行视觉识别的跨模态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：CN120496031B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-12-09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：202510671166.4，技术领域涉及：G06V20/58；该发明授权一种在大规模点云地图中进行视觉识别的跨模态方法是由刘雯;马磊;邓中亮设计研发完成，并于2025-05-23向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种在大规模点云地图中进行视觉识别的跨模态方法在说明书摘要公布了：本发明涉及一种在大规模点云地图中进行视觉识别的跨模态方法，包括：基于全局地图中采集的RGB图像数据和点云数据，构建数据集；对所述数据集进行跨模态转换；利用转换后的数据集，对预设网络模型进行训练，获取跨模态定位模型；其中，所述预设网络模型包括：多尺度特征编码器、级联交叉注意力模块和投影转换器；将未纳入所述数据集中的RGB图像数据，输入所述跨模态定位模型，获取传感器在全局地图中的位置。本发明能够显著提高在未知的室内室外环境中图像到点云跨模态位置识别精度和稳定性，同时因其轻量化的设计，增加了该跨模态位置识别装置在实际应用中部署的可行性。

本发明授权一种在大规模点云地图中进行视觉识别的跨模态方法在权利要求书中公布了：1.一种在大规模点云地图中进行视觉识别的跨模态方法，其特征在于，包括： 基于全局地图中采集的RGB图像数据和点云数据，构建数据集； 对所述数据集进行跨模态转换；包括： 将所述RGB图像数据和点云数据分别转换为带有距离信息的深度图和范围图； 利用转换后的数据集，对预设网络模型进行训练，获取跨模态定位模型；其中，所述预设网络模型包括：多尺度特征编码器、级联交叉注意力模块和投影转换器； 利用转换后的数据集，对预设网络模型进行训练包括： 将转换后的所述深度图和范围图，输入预设网络模型，获取具有区分性的模态表征信息； 基于小批次对比损失函数，训练整个网络架构的参数； 将转换后的所述深度图和范围图，输入预设网络模型包括： 将转换后的所述深度图和范围图，输入多尺度特征编码器进行特征提取，获取图像与点云在统一嵌入空间的表征信息； 将图像与点云在统一嵌入空间的表征信息输入级联交叉注意力模块，进行动态交互融合配对，获取对齐的图像点云对的向量特征； 将对齐的图像点云对的向量特征输入投影转换器，进行投影转换，获取具有区分性的模态表征信息； 将未纳入所述数据集中的RGB图像数据，输入所述跨模态定位模型，获取传感器在全局地图中的位置。

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