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龍圖騰網恭喜東北大學申請的專利基于結構感知與多任務蒸餾的長期視覺定位方法獲國家發明授權專利權，本發明授權專利權由國家知識產權局授予，授權公告號為：CN116524028B 。

龍圖騰網通過國家知識產權局官網在2025-05-13發布的發明授權授權公告中獲悉：該發明授權的專利申請號/專利號為：202310580112.8，技術領域涉及：G06T7/73；該發明授權基于結構感知與多任務蒸餾的長期視覺定位方法是由張云洲;寧健;趙新歌;呂樂章;金陽;劉世同設計研發完成，并于2023-05-23向國家知識產權局提交的專利申請。

本基于結構感知與多任務蒸餾的長期視覺定位方法在說明書摘要公布了：本發明提供一種基于結構感知與多任務蒸餾的長期視覺定位方法，涉及視覺定位技術領域。本發明首先利用邊緣檢測算法獲取場景中魯棒的結構信息，然后將結構信息以知識蒸餾的方式融入到視覺定位的網絡模型中，同時網絡主體采用多任務蒸餾的方法使用輕量級的模型學習局部特征與全局特征的提取，在保證精度的同時大幅縮短了分層定位的特征提取時間。該發明能夠有效的應對長周期視覺定位過程中出現的視角，光線或季節變化等問題，以服務于無人駕駛和大規模視覺定位等應用場景。

本發明授權基于結構感知與多任務蒸餾的長期視覺定位方法在權利要求書中公布了：1.一種基于結構感知與多任務蒸餾的長期視覺定位方法，其特征在于，包括以下步驟：步驟1：利用邊緣特征構建局部結構感知與全局結構感知，提取網絡獲取結構感知約束；使用X表示輸入的圖像，Y表示邊緣的真值，邊緣特征提取網絡Dexined共有6個輸出層，每一個輸出層通過上采樣塊生成預測，并用wi表示第i層輸出的權重，總權重表示為W＝w1,w2,...,w6；則每一個側輸出層的損失函數為： 其中Y+和Y-分別表示邊緣像素與非邊緣像素，ε＝|Y-||Y|，代表sigmoid函數在j像素處的激活值，為可學習參數；所述邊緣特征使用邊緣特征提取網絡Dexined；所述邊緣特征提取網絡Dexined是一種多通道輸出的邊緣檢測網絡，包含六個子模塊，將邊緣特征提取網絡Dexined分為前三個子模塊以及后三個子模塊兩個部分，在每個側輸出口的上采樣塊之前插入結構感知模塊Structure-Awareblock，結構感知模塊由一個1*1卷積層和一個上采樣塊組成，將邊緣特征提取網絡Dexined的前三層與后三層側輸出口通過1*1卷積作為結構感知約束的輸出，再通過上采樣塊分別得到局部結構感知和全局結構感知的可視化圖像；所述結構感知模塊以交叉熵作為局部和全局的結構感知的損失函數，結構感知模塊的損失函數如下： 其中和分別代表局部結構感知和全局結構感知的預測輸出，αi,β,γ為調整參數，yj為訓練圖像真值，i為輸出層，i＝0，1，...，6；CrossEntropy為交叉熵損失函數，被用于衡量網絡輸出的預測值與真實標簽之間的差異性；步驟2：結構感知與多任務蒸餾模型的分層定位網絡實現；通過分層定位網絡SAMLoc提取數據庫圖像的局部特征和全局特征，然后利用局部特征離線構建SfM地圖，并將數據庫圖像的全局特征構建數據庫索引；當輸入查詢圖像時，通過結構感知模塊分別獲取查詢圖像的全局特征與局部特征，先利用全局特征通過KNN與數據庫索引匹配進行粗匹配，再利用得到的局部特征與SfM地圖通過隨機抽樣一致性算法RANSAC與匹配算法PnP進行2D-3D匹配，最終獲得查詢圖像的6自由度位姿；所述分層定位網絡使用MobilenetV3作為骨干網絡，使用局部特征和全局特征教師模型分別選用Superpoint和NetVLAD，然后引入結構感知模塊實現對蒸餾過程的約束；在MobilenetV3的第7層為局部特征提取分支，而在MobilenetV3的第18層為全局特征提取，將結構感知約束加入到MobilenetV3的第4層和第11層，保持主干網絡的結構不變。

如需購買、轉讓、實施、許可或投資類似專利技術，可聯系本專利的申請人或專利權人東北大學，其通訊地址為：110819 遼寧省沈陽市和平區文化路3號巷11號；或者聯系龍圖騰網官方客服，聯系龍圖騰網可撥打電話0551-65771310或微信搜索“龍圖騰網”。