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龙图腾网获悉中国人民解放军空军工程大学申请的专利一种GNSS不可用条件下的跨区域应急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：CN114898085B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2026-03-17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：202210501228.3，技术领域涉及：G06V10/22；该发明授权一种GNSS不可用条件下的跨区域应急定位方法是由王崴;张文博;胡俊;康红霞;瞿珏;王庆力;李杰设计研发完成，并于2022-05-09向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种GNSS不可用条件下的跨区域应急定位方法在说明书摘要公布了：本发明属于定位导航技术领域，具体地涉及一种GNSS不可用条件下的跨区域应急定位方法。包括步骤1：离线状态下，采集地理环境信息数据，地理环境包括城市普通环境、灾后环境和荒漠环境三种；步骤2：对步骤1采集的地理环境信息数据采用改进的语义分割算法进行处理，然后将分割处理后的图像和地理空间信息同步储存构建数据库；步骤3：在线定位，进行环境图像数据采集；步骤4：对步骤3采集的环境图像数据采用和步骤2相同的语义分割算法进行处理，将处理后的环境图像数据在步骤2建立的数据库中进行检索、匹配，计算获取图像的旋转平移矩阵，最后计算出当前位置的GNSS信息，并反馈给用户。本发明的方法具有精度高、定位快的效果。

本发明授权一种GNSS不可用条件下的跨区域应急定位方法在权利要求书中公布了：1.一种GNSS不可用条件下的跨区域应急定位方法，其特征在于：包括以下步骤： 步骤1：离线状态下，采集地理环境信息数据，即在平时工作训练期间进行地理环境信息数据采集，其中，地理环境包括城市普通环境、灾后环境和荒漠环境三种； 步骤2：对步骤1采集的地理环境信息数据采用改进的语义分割算法进行处理，然后将分割处理后的图像和地理空间信息同步储存构建数据库；所述步骤2中语义分割算法具体为： 步骤2.1：选取步骤1中采集的地理环境信息数据作为训练集； 步骤2.2：通过PyCharmIDE构建改进后的IRN神经网络；其中，改进后的IRN神经网络采用的结构为编码器-解码器，整体流程为：在主干网络中，引入多尺度金字塔卷积；其次，将空洞空间卷积池化金字塔中的标准卷积替换为深度可分离卷积，减小整体模型的参数量；最后，在解码层采用多尺度方法来捕捉获取全局背景，将背景特征通过注意力机制，再与浅层特征和空洞空间金字塔池化层结合，丰富融合后的浅层特征语义信息； 步骤2.3：将步骤2.1训练集中的图像作为步骤2.2构建的IRN神经网络的输入数据，对步骤2.2构建的IRN网络进行训练，得到图像分割的权重； 步骤2.4：利用2.3中训练好的IRN网络权重，进行输入图像的分割； 步骤3：在线定位，进行环境图像数据采集； 步骤4：对步骤3采集的环境图像数据采用和步骤2相同的语义分割算法进行处理，将处理后的环境图像数据在步骤2建立的数据库中进行检索、匹配，计算步骤3获取的环境图像的旋转平移矩阵，获得距离和航向角，进一步获得离线数据库最相似图像的GNSS信息，最后利用经纬度计算公式计算出当前位置的GNSS信息，并反馈给用户； 所述步骤4中，对于城市普通环境下，进行匹配的算法采用图像匹配算法；对于灾后环境下，进行匹配的算法采用多帧图匹配算法；对于荒漠环境下，将检索到的图像先使用Canny边缘检测算子提取山脊线，然后使用多帧图匹配算法进行匹配； 所述步骤4中，对于城市普通环境下，进行匹配的图像匹配算法具体为： 步骤4.1.1：对在步骤2数据库检索后的环境图像数据，采用FAST算法检测特征点，具体为检测候选特征点周围一圈的像素值， ； 其中，用cp表示圆p，Ix为圆周上任意一点的灰度，Ip为圆心的灰度，灰度值差的阈值，如果N大于给定阈值，则认为p是一个特征点； 步骤4.1.2：在得到特征点p后，采用BRIEF算法来计算一个特征点p的描述子，具体为在特征点P的周围以选取N个点对，将这N个点对的比较结果组合起来作为描述子，当两个描述子的相似度大于90%时，则判定这两个点是一组匹配对； 步骤4.1.3：通过步骤4.1.1和步骤4.1.2将得到N组匹配对，利用RANSAC算法对这N组匹配对进行优化，防止误匹配； 所述步骤4中，对于灾后环境下，进行匹配的为多帧图匹配算法，多帧图匹配算法同时关联N张图像，其中一张是待匹配图像IA，另外N-1张是图像检索流程中，相似度最高的前N-1张检索结果，具体为： 步骤4.2.1：当得到一张新待匹配图像IA时，经过图像检索得到前N-1张相似度最高的图像; 步骤4.2.2：采用和步骤步骤4.1.1、步骤4.1.2相同的方法，在IA上提取特征点并计算它们的描述子； 步骤4.2.3：将IA与之前图像检索得到的N-1张图像进行匹配； a使用KNN匹配算法提取IA中特征点对应的匹配对； b比较最近邻距离与次近邻距离的SIFT匹配，即取一幅图像中的一个SIFT关键点，并找出其与另一幅图像中欧式距离最近的前两个关键点，在这两个关键点中，如果最近的距离除以次近的距离得到的比率ratio取值0.4～0.6，则接受这一对匹配点，如果ratio0.4，则没有足够的匹配对，返回b步骤的开始重新开始； c求解N张图像匹配得到最终对应的； 步骤4.2.4：如果这不是最后一张待匹配图像，则回到第一步，否则停止。

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