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龙图腾网获悉中国航空工业集团公司西安飞行自动控制研究所申请的专利一种面向视觉导航的大视场角差异图像匹配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：CN119961481B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2026-02-24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：202411966673.2，技术领域涉及：G06F16/587；该发明授权一种面向视觉导航的大视场角差异图像匹配定位方法是由丁小昆;宋尚真;李東轩;康宏生设计研发完成，并于2024-12-30向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种面向视觉导航的大视场角差异图像匹配定位方法在说明书摘要公布了：本发明属于机载视觉辅助导航领域，具体涉及一种面向视觉导航的大视场角差异图像检索匹配定位方法，针对低空飞行器视角受限、视线变化大、地貌类型多样等挑战，通过一种新视角生成机制，根据前视图像的特征信息，生成高俯仰角的新合成图像，解决了大视角差异下跨视角图像特征差异大导致无法对应的问题；另外本方法充分利用了采用基于VisionTransformer在全局信息建模和显式位置信息编码方面的优势，并通过非均匀裁剪的方法，可在性能几乎没有下降的情况下降低计算成本，提升跨视场角图像的匹配精度和鲁棒性。从而为机载实时视觉导航、组合导航、目标定位等提供更有效的技术支撑。

本发明授权一种面向视觉导航的大视场角差异图像匹配定位方法在权利要求书中公布了：1.一种面向导航的大视场角差异图像匹配定位方法，其特征在于，该方法包括：步骤1，获取无人机前视双目相机实时图像；步骤2，通过球坐标系构建4维度姿态向量，利用4维度姿态向量表示图像；步骤3：构建一个用于微调扩散模型的渲染数据集；步骤4：利用步骤3中的所述渲染数据集构建一个稳定的扩散模型f，通过扩散模型f生成步骤1中实时图像的新视角图像；在所述步骤4中，扩散模型的结构包括编码器ε、去噪U-Net网络U，和解码器D；其中去噪U-Net结构U的其中一个分支输入图像的CLIP嵌入，其与相机外参R,T相连接，形成一种含有角度信息的CLIP嵌入表示，表示为cx,R,T；另一条分支将U-Net中有语义信息的结果输出，使得模型能够保持正在合成的新视角图像中的场景细节信息；扩散模型的训练过程表示为对以下目标函数求解：网络模型训练完毕后，推理模型根据以cx,R,T为条件的高斯噪声图像为输入，生成一幅所需要视角的新视角图像;步骤5：利用步骤1中实时图像对应的卫星基准图库图片、以及步骤4中生成的新视角图像进行交叉视角匹配模型训练；在所述步骤5中，具体包括如下步骤：5.1给定步骤4中生成的新视角图像{Is}和卫星基准图库图片{Ia}，每个新视角图像与其对应的航拍图像对视为正对，其他图像对都视为负对；5.2训练两个相互独立的Transformer编码器，输入步骤4中生成的新视角图像和卫星基准图库图片分别表示为首先通过Patchembedding模块将输入图像变换为多个token，作为Transformer编码器的输入；输入图像被分成N1和N2个P*P的patch，展平后送入线性投影层产生N1和N2个token；5.3将N1和N2个图像token分别加上1个可学习的classtoken，以整合每一层的分类信息；最后一层的classtoken被输入到一个多头注意力模块以生成最终的分类向量，使用该输出向量作为嵌入特征，并采用软边界三元组损失函数来训练：5.4对上述损失函数进行优化，采用自适应锐度感知最小化技术来最小化神经网络损失函数分布的自适应锐度，使损失函数收敛的更加平滑，以实现更好的泛化能力；步骤6：将步骤4中生成的步骤1中实时图像的新视角图像输入所述步骤5中训练好的交叉视角匹配模型，输出相应的参考图像，利用参考图像进行卫星基准图库图片检索获得目标图定位结果。

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中国航空工业集团公司西安飞行自动控制研究所，其通讯地址为：710076 陕西省西安市雁塔区锦业路129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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