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龙图腾网获悉武汉智芯飞科技合伙企业(有限合伙)申请的专利基于多几何协同学习的特征匹配方法、系统、设备及存储介质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：CN120182375B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-11-25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：202510255910.2，技术领域涉及：G06T7/73；该发明授权基于多几何协同学习的特征匹配方法、系统、设备及存储介质是由请求不公布姓名设计研发完成，并于2025-03-05向国家知识产权局提交的专利申请。

本基于多几何协同学习的特征匹配方法、系统、设备及存储介质在说明书摘要公布了：本发明提供一种基于多几何协同学习的特征匹配方法、系统、设备及存储介质，涉及机器人定位导航技术领域，步骤包括：获取图像对，提取所述图像对中的两组稀疏局部特征输入至多几何协同网络模型；通过注意力机制增强局部特征，并通过多层感知机和或线性投影对所述稀疏网络进行迭代更新；通过仿射变换估计、位置编码以及关键点邻域扩展生成并筛选可靠的匹配点；通过位姿信息约束匹配过程，并自适应调整匹配策略进行匹配预测；结合真实匹配信息和单应性几何信息进行损失计算，以对所述多几何网络模型进行训练；重复步骤，直至达到预设的迭代次数；本发明通过仿射几何、对极几何与单应性几何的协同优化，实现局部特征判别性与几何一致性相互促进，能够实现特征匹配在速度和精度的更优平衡。

本发明授权基于多几何协同学习的特征匹配方法、系统、设备及存储介质在权利要求书中公布了：1.一种基于多几何协同学习的特征匹配方法，应用于机器人定位导航系统，其特征在于，所述方法步骤包括： S1：获取图像对，提取所述图像对中的两组稀疏局部特征输入至多几何协同网络模型，以构建稀疏网络； S2：通过注意力机制增强局部特征，并通过多层感知机和或线性投影对所述稀疏网络进行迭代更新； S3：将仿射几何信息嵌入局部特征表征，并在稀疏网络中的关键点邻域扩展生成并筛选可靠的匹配点； S4：计算相互对应的所述可靠匹配点的位姿信息，利用对极几何信息约束匹配过程，并自适应调整匹配策略进行匹配预测； S5：计算相互对应的所述可靠匹配点的单应性几何信息，结合人工标注得到的真实匹配信息和所述单应性几何信息进行损失计算，以对所述多几何网络模型进行训练； S6：重复步骤S2-S5，直至达到预设的迭代次数，以对所述多几何协同网络模型进行优化。

如需购买、转让、实施、许可或投资类似专利技术，可联系本专利的申请人或专利权人武汉智芯飞科技合伙企业(有限合伙)，其通讯地址为：430000 湖北省武汉市东湖新技术开发区关东街道新竹路3号金地阳光城北1-5-402；或者联系龙图腾网官方客服，联系龙图腾网可拨打电话0551-65771310或微信搜索“龙图腾网”。

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