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龙图腾网获悉西北工业大学申请的专利一种基于端到端深度学习的单目视觉里程计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：CN120259619B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-08-08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：202510753781.X，技术领域涉及：G06V10/22；该发明授权一种基于端到端深度学习的单目视觉里程计定位方法是由刘赶超;苗宗成;张驷行;李学龙设计研发完成，并于2025-06-06向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种基于端到端深度学习的单目视觉里程计定位方法在说明书摘要公布了：本申请属于计算机视觉与机器人导航技术领域。本申请提供一种基于端到端深度学习的单目视觉里程计定位方法。本公开实施例通过采用显式的尺度校正方法，并对完整时间序列进行深度建模，能够精准捕捉连续帧之间的细微运动变化，从而显著提升单目视觉里程计在平移与旋转估计上的准确性，有效解决了传统方法中误差累积和尺度模糊的问题。融合模块将初始位姿估计、全局深度信息和时间位姿信息高效整合，确保系统在城市、农村以及高速行驶等多种复杂场景下均能保持稳定且可靠的定位性能，展现出卓越的鲁棒性和广泛的适用性。

本发明授权一种基于端到端深度学习的单目视觉里程计定位方法在权利要求书中公布了：1.一种基于端到端深度学习的单目视觉里程计定位方法，其特征在于，该方法包括： 构建单目视觉里程计，单目视觉里程计包括预处理模块、位姿初始化模块、时间位姿网络、深度估计网络、深度信息提取模块和融合模块； 获取连续的视频帧，同步记录每一视频帧的时间戳，且对每一视频帧进行预处理，以得到输入图像； 利用正余弦调和函数对时间戳进行位置编码，以得到高维映射；具体包括：将时间戳输入至时间位姿网络中，利用正余弦调和函数根据时间戳生成2L个不同频率的正弦值和余弦值，并将时间戳嵌入到高维空间中，以得到对应的高维映射；其中，高维映射的表达式为： 式中，L为序列长度，为正余弦调和函数，为时间戳； 对高维映射进行隐式转化，以得到时间位姿信息；其中，时间位姿信息包括平移向量和旋转向量； 对输入图像进行初始化，以获取初始位姿估计；其中，初始位姿估计包括平移初始估计和旋转初始估计； 对输入图像进行特征提取，以得到输入图像的深度图； 利用小波卷积操作和卷积层提取深度图的全局注意力，以得到全局深度信息；其中，全局深度信息的表达式为： 其中，为全局深度信息，为第一权重矩阵，为第二权重矩阵，为第三权重矩阵，表示小波卷积操作，表示Sigmoid激活，为深度图特征； 对初始位姿估计、全局深度信息和时间位姿信息进行多模态融合，得到6-DOF位姿，以完成定位。

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