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龙图腾网获悉复旦大学申请的专利基于transformer的全景图像特征表示学习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：CN116342896B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-10-03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：202310309313.4，技术领域涉及：G06V10/42；该发明授权基于transformer的全景图像特征表示学习方法是由周向东;凌致新设计研发完成，并于2023-03-27向国家知识产权局提交的专利申请。

本基于transformer的全景图像特征表示学习方法在说明书摘要公布了：本发明提供了一种基于transformer的全景图像特征表示学习方法，包括：将第一全景图像划分为若干方格，用多层深度卷积神经网络提取各方格的特征，得到各方格的第一特征向量；基于方格划分若干第一窗口，对各第一窗口内的所有方格进行自注意力操作，得到各方格的第二特征向量；使整张第一全景图像的所有方格经过滑动变换及自注意力操作，得到各方格的第三特征向量；将复制后的第一全景图像进行90°的俯仰角旋转得到第二全景图像，进行交叉注意力操作，得到各方格的第四特征向量；基于获取的特征向量，以每四个相邻的方格的特征作为一组进行合并，得到第一全景图像的处理后特征。本发明克服了全景图像的空间畸变问题和边界不连续问题。

本发明授权基于transformer的全景图像特征表示学习方法在权利要求书中公布了：1.一种基于transformer的全景图像特征表示学习方法，其特征在于，包括： S1、将第一全景图像划分为若干方格，用多层深度卷积神经网络提取各个方格的特征，并为每个方格的特征赋予基于笛卡尔坐标的位置编码，得到各方格的第一特征向量； S2、基于所述方格将所述第一全景图像划分为若干第一窗口，对各个第一窗口内的所有方格的第一特征向量进行局部的自注意力操作，得到各方格的第二特征向量； S3、使整张第一全景图像的所有方格经过一个支持第一全景图像边界连续性的滑动变换，得到新的方格排列，重复S2，基于各方格的第二特征向量得到各方格的第三特征向量； S4、将所述第一全景图像复制一次，将复制后的第一全景图像进行90°的俯仰角旋转得到第二全景图像，所述第一全景图像中的第一窗口对应变换为所述第二全景图像中第二窗口，将所述第二全景图像中的第二窗口与所述第一全景图像中的第一窗口进行交叉注意力操作，基于各方格的第三特征向量得到对应原第一全景图像的各方格的第四特征向量； S5、基于各方格的第四特征向量，以每四个相邻的方格的特征作为一组进行合并，得到所述第一全景图像的处理后特征。

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