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龙图腾网恭喜浙江大学申请的专利基于空间查询学习的统一视觉地理定位方法和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：CN119807457B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-06-06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：202510283325.3，技术领域涉及：G06F16/532；该发明授权基于空间查询学习的统一视觉地理定位方法和装置是由邱奇波;应豪超;何晓飞设计研发完成，并于2025-03-11向国家知识产权局提交的专利申请。

本基于空间查询学习的统一视觉地理定位方法和装置在说明书摘要公布了：本发明公开了一种基于空间查询学习的统一视觉地理定位方法和装置，该方法将特征增强的空间查询与图像特征序列进行交叉注意力，以便从图像特征序列中提取出与空间强相关的融合特征，然后将该融合特征通过回归器得到预测GPS坐标，通过预测GPS坐标与转换后的GPS坐标构建的损失函数训练模型，适用于对存储敏感，且低成本的场景，且不依赖于图片向量库和GPS参考集。

本发明授权基于空间查询学习的统一视觉地理定位方法和装置在权利要求书中公布了：1.一种基于空间查询学习的统一视觉地理定位方法，其特征在于，包括：获得多张图片和对应的真实GPS坐标，将所述多张图片作为训练样本集；构建训练模型，所述训练模型包括图像编码器、自注意力层、交叉注意力层、冻结的坐标编码器和回归器，将每个样本切块后转化为序列，通过图像编码器对所述序列进行特征提取得到图像特征序列，通过自注意力层对空间查询进行特征增强，将特征增强后的空间查询与图像特征序列通过交叉注意力层进行交互融合得到融合特征，通过坐标编码器对真实GPS坐标进行转换后编码得到坐标编码，将融合特征输入回归器得到预测GPS坐标；构建损失函数，所述损失函数为通过预测GPS坐标和转换后的GPS坐标构建的均方差损失函数；基于训练样本集通过所述损失函数训练训练模型得到统一视觉地理定位模型，应用时，将查询图片输入统一视觉地理定位模型得到第一预测GPS坐标和融合特征；基于融合特征利用图片检索的方法得到第二预测GPS坐标，包括：基于检索方法在包含GPS坐标和图像特征的数据库中检索出与所述融合特征最相似的前K张图片，将最相似的图片的GPS坐标作为查询图片的第二预测GPS坐标，或者利用前K张图片的GPS坐标，以及前K张图片和查询图片的重叠区域推算查询图片的第二预测GPS坐标；利用坐标分类的方法得到第三预测GPS坐标，包括：将查询图片和GPS参考点集输入统一视觉地理定位模型分别得到维度对齐的融合特征和坐标编码集合，从坐标编码集合中筛选出与融合特征相似度最高的坐标编码，将筛选出的坐标编码对应的GPS参考点作为第三预测GPS坐标。

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