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龙图腾网获悉中国计量大学申请的专利一种基于多预测图融合网络的无人机视觉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：CN116012683B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2026-03-13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：202211623488.4，技术领域涉及：G06V10/80；该发明授权一种基于多预测图融合网络的无人机视觉定位方法是由陈嘉豪;郑恩辉设计研发完成，并于2022-12-16向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种基于多预测图融合网络的无人机视觉定位方法在说明书摘要公布了：本发明公开了一种基于多预测图融合网络的无人机视觉定位方法。利用无人机俯视拍摄搜索区域的无人机图片，截取卫星图片定位信息，标记无人机位置；将无人机图片和卫星图片传入神经网络中处理获得无人机在卫星图片中的位置；将预先获得的无人机图片、卫星图片以及无人机在卫星图片中的位置区域输入到神经网络中进行训练；将实时飞行时采集的无人机图片输入训练后的特征提取网络中预测处理获得无人机的定位信息。本发明使用了孪生网络，在训练过程中引入了新的损失计算，通过特征金字塔结构以及多预测图融合网络解决了位置信息缺失和多尺度问题。

本发明授权一种基于多预测图融合网络的无人机视觉定位方法在权利要求书中公布了：1.一种基于多预测图融合网络的无人机视觉定位方法，其特征在于，所述方法包括如下步骤： 步骤1：利用无人机在空中以垂直视角俯视拍摄已知搜索区域的无人机图片，同时从卫星上截取搜索区域的卫星图片以及卫星图片中的定位信息，卫星图片中标记有无人机的位置； 步骤2：将无人机图片和搜索区域的卫星图片传入神经网络中处理获得无人机在卫星图片中的位置； 所述步骤2具体为： 步骤2.1：将无人机图片和搜索区域的卫星图片传入各自的特征提取网络中，在特征提取网络中通过两级特征提取处理获得最终特征图； 所述步骤2.1具体为：将无人机图片和卫星图片分别传入各自的特征提取网络获得各自的最终特征图，每个特征提取网络包括一个条件位置编码的金字塔注意力网络和特征金字塔网络，先通过条件位置编码的金字塔注意力网络进行初步特征提取获得初步特征图，再使用特征金字塔网络对初步特征提取后获得的初步特征图进行进一步特征提取获得最终特征图，生成的最终特征图的尺度相比于原来的初步特征图的尺度放大了四倍；且无人机图片和卫星图片的特征提取网络中的条件位置编码的金字塔注意力网络和特征金字塔网络均不共享权重； 步骤:2.2：将无人机图片和卫星图片分别经特征提取网络输出的特征图经多预测图融合网络进行不同尺度的融合处理获得最终预测图，再将最终预测图进行后处理获得无人机图片采集时无人机在卫星图片中的位置； 所述步骤2.2，具体为： 首先，在多预测图融合网络中，将无人机图片经特征提取网络最后三个操作输出的特征图分别和卫星图片经特征提取网络最后阶段输出的最终特征图进行相似度计算获得三个预测图，将三个预测图使用各自的可学习参数进行加权相加操作，从而加权融合生成一个最终预测图； 然后，使用临近点插值方式将最终预测图还原与卫星图片的尺寸一致获得还原图，再将还原图经过归一化操作获得热度图，将热度图中最大像素值的像素点的位置映射到卫星图片中获得无人机图片采集时无人机所在卫星图片中的位置； 步骤3：将预先获得的无人机图片、卫星图片以及无人机在卫星图片中的位置区域输入到步骤2的神经网络中进行训练； 步骤4：在待定位场景下，将无人机实时飞行时采集的未知定位信息的无人机图片输入训练后的特征提取网络中进行预测处理，输出获得无人机图片采集时无人机的定位信息，从而实现了无人机视觉定位。

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