浙江大学吕佳俊获国家专利权
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龙图腾网获悉浙江大学申请的专利一种基于深度学习的视觉全局位置识别和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：CN121280529B 。
龙图腾网通过国家知识产权局官网在2026-03-31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：202511833839.8，技术领域涉及：G06T7/73；该发明授权一种基于深度学习的视觉全局位置识别和定位方法是由吕佳俊;王龙祺;刘勇设计研发完成，并于2025-12-08向国家知识产权局提交的专利申请。
本一种基于深度学习的视觉全局位置识别和定位方法在说明书摘要公布了：本发明公开了一种基于深度学习的视觉全局位置识别和定位方法，通过引入高判别性的全局特征提取网络，对图像场景进行高效编码，使每一帧图像都能够被准确且紧凑地表示，从而显著提高位置匹配的可靠性和准确性。同时，本发明采用高效的特征匹配策略，将待定位图像与场景特征数据库快速比对，快速筛选候选匹配帧，极大地提升了定位过程的计算效率。在候选帧基础上，本发明进一步引入几何一致性验证与局部特征精细匹配，对错误匹配进行有效剔除，保证位姿估计的稳定性与精度。此外，本发明通过结合非线性最小二乘法的全局位姿优化和滑动窗口增量优化，对匹配结果进行优化处理，有效减少累积误差，提高长序列定位的连续性和可靠性。
本发明授权一种基于深度学习的视觉全局位置识别和定位方法在权利要求书中公布了：1.一种基于深度学习的视觉全局位置识别和定位方法，其特征在于，包括以下步骤： S1、采集待建图场景的多视角图像序列，并对所采集图像进行预处理； S2、将预处理后的图像输入全局特征提取网络，通过多层特征提取和全局聚合操作获得每帧图像对应的全局特征描述子； S3、对所述全局特征描述子进行降维、归一化和压缩，并将处理后的描述子与对应的图像位姿信息存储在场景特征数据库中； S4、获取待定位图像，对其执行与步骤S1相同的预处理操作； S5、将待定位图像输入步骤S2中的全局特征提取网络，得到所述待定位图像的全局特征描述子，并与场景特征数据库中的描述子进行相似度计算，根据相似度得分筛选出若干候选匹配帧； S6、对所述候选匹配帧执行几何一致性验证，剔除不满足几何约束的错误匹配，得到最终的有效匹配帧集合； S7、根据所述有效匹配帧集合，利用位姿优化算法求解所述待定位图像的相机位姿，输出所述待定位图像的三维位置和姿态信息。
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