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龙图腾网获悉江苏大学申请的专利融合GNSS、视觉和低轨卫星的城市峡谷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：CN121254316B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2026-03-24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：202511812953.2，技术领域涉及：G01S19/42；该发明授权融合GNSS、视觉和低轨卫星的城市峡谷定位方法及系统是由李祎承;姚佳骆;蔡英凤;王海;刘泽;陈龙设计研发完成，并于2025-12-04向国家知识产权局提交的专利申请。

本融合GNSS、视觉和低轨卫星的城市峡谷定位方法及系统在说明书摘要公布了：本发明公开了融合GNSS、视觉和低轨卫星的城市峡谷定位方法及系统，在城市峡谷中采集视觉标志附近的GNSS信号与图像作为建图点，记录标志角点坐标；解析获得各标志对应的GNSS经纬度列表，并提取LoFTR特征描述符存入地图数据库。定位时先通过KNN与当前位置进行粗匹配，再在候选区域内通过LoFTR特征匹配与单应矩阵计算实现精定位；若匹配失败则基于卫星PDOP数目计算联合置信度，以卡尔曼滤波融合视觉里程计，通过动态加权估计当前位置。本发明采用两阶段的定位策略，优先利用GNSS和视觉信息进行高精度匹配定位，失败后启动基于低轨卫星联合置信度的融合定位机制，提高了在复杂视觉条件下的匹配成功率和定位精度。

本发明授权融合GNSS、视觉和低轨卫星的城市峡谷定位方法及系统在权利要求书中公布了：1.融合GNSS、视觉和低轨卫星的城市峡谷定位方法，其特征在于，包括以下步骤： 步骤S1、在城市峡谷中视觉标志的位置区域，采集GNSS信号和拍摄视觉标志图像即为建图点，并测量每个视觉标志在地图中的角点坐标； 步骤S2、解析GNSS信号和图像信息，获取每个视觉标志GNSS信号的经纬度列表；基于LoFTR算法计算每个视觉标志对应图像的特征描述符；将每个位置的经纬度列表、LoFTR特征描述符和每个视觉标志的角点坐标保存到地图数据库中； 基于LoFTR算法，计算每个视觉标志对应图像的特征描述符，具体过程如下： 输入单张图像，首先通过CNN主干网络提取其粗粒度特征图，再经由Transformer模块编码其全局上下文关系，最终输出稀疏关键点位置集合及对应的局部描述符集合；每个描述符为高维向量，捕捉关键点邻域的深层语义信息；其中，是图像高度；是图像宽度；是特征图高度；是特征图宽度；是特征图的通道数；是从图像中检测出的关键点的总数量；是描述符的维度；表示实数集； 步骤S3、根据车辆当前位置的经纬度值和地图数据库中经纬度列表，使用KNN算法进行粗定位；在粗定位的范围内，在地图数据库中通过LoFTR特征描述符匹配到对应关键帧特征符数据；结合对应位置地图图片的单应矩阵，确定车辆所在的具体位置； 步骤S4、若根据车辆当前位置在地图数据库中没有通过LoFTR特征描述符匹配到对应关键帧特征符数据，则基于卫星信号的PDOP卫星个数计算联合置信度，使用卡尔曼滤波融合视觉里程计，计算动态加权观测量和当前位置状态量，处理图像的非关键帧，确定车辆所在的具体位置。

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