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龙图腾网获悉大连民族大学申请的专利全局关系注意力引导的交叉视图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：CN116204675B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2026-01-02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：202310046541.7，技术领域涉及：G06F16/587；该发明授权全局关系注意力引导的交叉视图地理定位方法是由孙静;闫睿;张冰;王法胜;孙福明;朱兵设计研发完成，并于2023-01-31向国家知识产权局提交的专利申请。

本全局关系注意力引导的交叉视图地理定位方法在说明书摘要公布了：全局关系注意力引导的交叉视图地理定位方法，属于计算机技术领域，以深度残差网络作为骨干网络，利用全局关系注意力模块捕获更加鲁棒的图像全局结构信息用于匹配。设计了一个包括全局分支和局部分支的双分支网络来分别捕获具有丰富语义信息的深层特征和具有多尺度上下文信息的局部特征。在局部分支中，利用扩张卷积增大特征图的感受野，并且，使用方环划分策略在4个尺度下分割特征图。对于各分支的特征图，将其转换为列向量描述符，然后利用分类器得到每个列向量的预测类别。最后，使用交叉熵损失函数来度量图像预测类别与真实类别之间的差异，从而提升地理定位精度。

本发明授权全局关系注意力引导的交叉视图地理定位方法在权利要求书中公布了：1.全局关系注意力引导的交叉视图地理定位方法，其特征在于包括下列步骤： 采用深度残差网络作为骨干网络，利用全局关系注意力模块捕获更加鲁棒的图像全局结构信息用于匹配；设计了一个包括全局分支和局部分支的双分支网络来分别捕获具有丰富语义信息的深层特征和具有多尺度上下文信息的局部特征；在局部分支中，利用扩张卷积增大特征图的感受野，并且，使用方环划分策略在4个尺度下分割特征图；对于各分支的特征图，将各分支的特征图转换为列向量描述符，然后利用分类器得到每个列向量的预测类别；使用交叉熵损失函数来度量图像预测类别与真实类别之间的差异； 所述双分支网络的结构分为全局分支和局部分支，它们共享网络权重；首先，采用ResNet50作为骨干网络，去掉其中的平均池化层和分类层，进而提取输入的图像特征；同时，在提取浅层特征之后加入全局关系注意力模块，包括全局空间关系注意力和全局通道关系注意力，用于捕获图像全局结构信息；其次，使用双分支结构分别处理上一阶段的输出特征，从而有效地关注全局和局部信息；其中全局分支用来对整张图像的高级语义信息进行提取；局部分支则用来重点关注网络深层次的特征，从而保留更多的图像细节信息；同时，为了结合目标周围区域的信息，在局部分支使用方环划分策略将特征图分为四个不同的区域；最后，使用全局平均池化将图像高级特征转换为列向量描述符；在训练阶段，利用分类器模块得到每个列向量描述符的预测类别概率，并使用交叉熵损失函数最小化预测类别与真实类别之间的差异；利用欧氏距离来计算测试过程中查询图像与数据库图像之间的相似度，最终基于相似度对检索结果进行排序。

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大连民族大学，其通讯地址为：116600 辽宁省大连市大连经济技术开发区辽河西路18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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