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龙图腾网获悉同济大学申请的专利一种面向智慧城市场景的视觉定位方法及系统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：CN115272468B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2026-03-03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：202210876769.4，技术领域涉及：G06T7/73；该发明授权一种面向智慧城市场景的视觉定位方法及系统是由陈启军;王中意;刘成菊设计研发完成，并于2022-07-25向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种面向智慧城市场景的视觉定位方法及系统在说明书摘要公布了：本发明涉及一种面向智慧城市场景的视觉定位方法及系统，该方法包括：S1、移动智能体通过单目相机获取当前场景下的RGB图像并进行预处理；S2、将预处理得到的图像序列分别输入至PWC‑Net和Monodepth2网络，提取光流信息和深度信息；S3、将光流信息输入至GNN，得到精炼的对应点；S4、基于对应点和相机内参矩阵，求解相机位姿；S5、利用深度信息和相机位姿，合成光流以及输入图像序列对应的图像视图；S6、构造综合损失函数，对S2～S5构建的单目相机位姿估计模型进行训练；S7、采用训练好的单目相机位姿估计模型，进行相机位姿估计，完成移动智能体在环境中的定位。与现有技术相比，本发明通过引入GNN对光流进行精炼，提高了相机位姿估计的能力。

本发明授权一种面向智慧城市场景的视觉定位方法及系统在权利要求书中公布了：1.一种面向智慧城市场景的视觉定位方法，其特征在于，该方法包括以下步骤： 步骤S1、移动智能体通过单目相机获取当前场景下的RGB图像并进行预处理，得到图像序列； 步骤S2、将预处理得到的图像序列分别输入至光流学习网络PWC-Net和深度估计自监督Monodepth2网络，提取光流信息和深度信息； 步骤S3、将光流信息输入至图神经网络GNN，得到精炼的对应点； 步骤S4、基于对应点和相机内参矩阵，求解相机位姿； 步骤S5、利用步骤S2得到深度信息和步骤S4求解得到的相机位姿信息，合成光流以及输入图像序列对应的图像视图； 基于深度估计自监督网络Monodepth2网络估计得到的当前帧和后一帧图像序列的深度信息，以及步骤S4求得的当前帧到后一帧之间的相对位姿和后一帧到当前帧之间的相对位姿，分别合成当前帧图像序列中的像素点在后一帧图像序列的对应点以及后一帧图像序列中的像素点在当前帧图像序列的对应点，具体表达式为： 则，合成的前向光流和后向光流的表达式分别为： 式中，表示相机内参矩阵，为平移向量； 步骤S6、构造包含光流损失、光度一致性损失、结构相似性损失和深度平滑损失的综合损失函数，对步骤S2~S5构建的单目相机位姿估计模型进行训练； 步骤S7、采用训练好的单目相机位姿估计模型，进行相机位姿估计，完成移动智能体在环境中的定位。

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