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龙图腾网获悉杭州电子科技大学申请的专利基于密集划分策略的交叉视角地理定位方法及系统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：CN118247676B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-03-25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：202410215001.1，技术领域涉及：G06V20/13；该发明授权基于密集划分策略的交叉视角地理定位方法及系统是由陈奕礽;颜成钢;陈泉;路荣丰;王廷宇设计研发完成，并于2024-02-27向国家知识产权局提交的专利申请。

本基于密集划分策略的交叉视角地理定位方法及系统在说明书摘要公布了：本发明公开了一种基于密集划分策略的交叉视角地理定位方法及系统。本发明构建的地理定位网络模型包含无人机分支和卫星图分支，两个分支采用共享权重的学习方式，每个分支包括特征提取部分、特征划分处理部分和分类监督部分。网络初始输入为给定图像X，根据图像视角类型选择进入对应分支；给定图像X通过骨干网络进行特征提取，获得高维特征；采用密集划分策略对高维特征图进行划分得到分区块；然后对分区块进行平均池化操作，得到压缩特征；利用分类器模块对每个压缩特征预测地理标签，并利用交叉熵损失计算差异，从而优化网络模型。本发明从局部和全局两个层面增强算法对图像中物体尺寸和位置偏移的鲁棒性，提高了多视角图像匹配的准确性。

本发明授权基于密集划分策略的交叉视角地理定位方法及系统在权利要求书中公布了：1.一种基于密集划分策略的交叉视角地理定位方法，其特征在于包括如下步骤：步骤1：数据集制作，建立网络训练需要的图像数据集；步骤2：构建基于密集划分策略的交叉视角地理定位网络模型；地理定位网络模型包含无人机分支和卫星图分支，两个分支采用共享权重的学习方式，每个分支都由三个部分组成：特征提取部分、特征划分处理部分和分类监督部分；特征提取部分：采用SwinV2作为骨干网络来提取视觉特征，并采用基于ImageNet-21K数据集训练的参数作为骨干网络的预训练权重；特征划分处理部分：设计密集划分策略对高维特征图fi进行划分，得到N个具有不同形状的划分块：首先将高维特征图fi由中心至外切片成四个不重叠的环形区域，将环形区域分别定义为基础分区块P1、P2、P3和P4；其次通过密集组合基础分区块，得到N个具有不同形状的分区块；然后用平均池化层压缩分区块的空间维度，得到压缩特征；分类监督部分：将每个压缩特征送入分类器模块，预测每个压缩特征的地理标签，并利用交叉熵损失来计算输出结果与真实标签的差异；通过最小化交叉熵损失数值来优化算法，提高多视角图像匹配的准确率；步骤3：经过训练的交叉视角地理定位网络模型接收需要定位的无人机视角图像，为其匹配对应的卫星图像；特征划分处理部分具体实现如下：a计算每个基础分区块的尺寸增量Δh， 其中，floor表示结果向下取整；b对高维特征图fi划分，得到4个基础分区块P1、P2、P3和P4，划分顺序如下： 得到的4个基础分区块P1、P2、P3和P4不具有重叠区域；得到的不同形状的分区块，表示为下式： 其中，带上标■的表示方形分区，不带上标的其他分区为方环形分区，即大的方形分区相对于小的方形分区的差值部分。

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