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龙图腾网获悉武汉大学申请的专利一种融合单目深度估计的图像位置识别方法及装置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：CN116402873B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-12-05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：202310481264.2，技术领域涉及：G06T7/50；该发明授权一种融合单目深度估计的图像位置识别方法及装置是由王思恒;杨必胜设计研发完成，并于2023-04-28向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种融合单目深度估计的图像位置识别方法及装置在说明书摘要公布了：本发明公开了一种融合单目深度估计的图像位置识别方法及装置，涉及计算机视觉和机器人的交叉领域，其中，识别方法包括：基于单目深度估计网络从单张可见光图像中得到深度特征图；将深度特征图与可见光图像进行串，并构建轻量级特征提取模块作为骨干网，提取特征描述子，通过归一化操作得到全局特征描述子；基于数据集得到锚点图像，根据锚点图像择数据集中的正负样本对图像并构建损失函数，抽取每张可见光图像的全局特征描述子，并构建特征数据库，计算待索引图像与特征数据库中图像的特征相似度，按照特征相似度计算结果，由大至小排序选取第一预设张数的图像作为识别结果；在较暗的光照、较大视角变化的场景中可取得很好的识别效果。

本发明授权一种融合单目深度估计的图像位置识别方法及装置在权利要求书中公布了：1.一种融合单目深度估计的图像位置识别方法，其特征在于，包括以下步骤： 基于单目深度估计网络从单张可见光图像中获取深度信息，得到深度特征图； 将深度特征图与可见光图像进行通道级别的串接得到融合图像，并构建轻量级特征提取模块作为骨干网，提取融合图像的特征描述子，并通过归一化操作得到全局特征描述子； 选择数据集，并基于该数据集得到锚点图像，根据锚点图像、预设距离阈值和预设角度阈值选择数据集中的正负样本对图像，基于正负样本对图像构建损失函数，并通过有监督的方式结合困难样本挖掘策略对单目深度估计网络进行训练； 基于训练后的单目深度估计网络抽取每张可见光图像的全局特征描述子，并构建特征数据库，计算待索引图像与特征数据库中图像的特征相似度，按照特征相似度计算结果，由大至小排序选取第一预设张数的图像作为识别结果； 所述构建轻量级特征提取模块作为骨干网，提取融合图像的特征描述子，通过归一化操作得到全局特征描述子，具体步骤包括： 使用深度神经网络ResNet作为骨干网，提取融合图像的融合深度特征，并将融合图像进行图像剪裁、颜色变换、张量表示和图像像素值归一化操作，得到全局描述特征子； 所述损失函数为三元组损失函数，该三元组损失函数实现方法为： 其中，为第个锚点图像，为第个锚点图像对应的第个正样本图像，为第个锚点图像对应的第个负样本图像，为从图像中提取全局特征，表示取最大值，为锚点图像特征和正样本图像特征间的距离，与锚点图像特征和负样本图像特征之间距离的差值。

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