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龙图腾网获悉知微空间智能科技(苏州)有限公司申请的专利一种基于图神经网络的可见光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：CN115983325B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-08-08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：202211686980.6，技术领域涉及：G06N3/042；该发明授权一种基于图神经网络的可见光定位方法和装置是由庄园;杨先圣设计研发完成，并于2022-12-27向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种基于图神经网络的可见光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图神经网络的可见光定位方法和装置。其中，该方法包括：在注意力机制引导的图神经网络的基础上，通过长短期记忆神经网络构建待训练的可见光定位模型；将收集到的实时接收信号强度值输入训练后的可见光定位模型，以得到待定位物体的实时位置信息。本发明采用的图神经网络可以同时考虑多个定位灯及其拓扑结构来优化信号，进而抑制存在的热噪声、散粒噪声和环境光噪声；采用注意力机制指导图神经网络的表征学习，使网络更加关注于高精度的定位灯，提高了定位的精度和鲁棒性；通过LSTM网络对轨迹中相邻点之间的时间依赖关系进行建模，使得模型在预测当前位置的时候能够考虑之前的信息，进一步提升了定位的精度和鲁棒性。

本发明授权一种基于图神经网络的可见光定位方法和装置在权利要求书中公布了：1.一种基于图神经网络的可见光定位方法，其特征在于，包括： S110、在注意力机制引导的图神经网络的基础上，通过长短期记忆神经网络构建待训练的可见光定位模型； S120、对所述待训练可见光定位模型进行训练，以得到训练后的可见光定位模型； S130、将收集到的实时接收信号强度值输入所述训练后的可见光定位模型，以得到待定位物体的实时位置信息； 所述S110包括： 根据收集到的定位训练数据，利用图神经网络的空间建模能力对所述定位训练数据进行优化； 通过注意力机制对定位灯赋予不同赋权值，从而引导图神经网络的表征学习； 基于长短期记忆神经网络LSTM对同一轨迹相邻位置中接收信号强度值存在的时序关系进行建模，以得到待训练的可见光定位模型； 通过注意力机制对定位灯赋予不同赋权值，从而引导图神经网络的表征学习，包括： 根据各定位灯对应的接收信号强度值和噪声，确定各定位灯对应的信噪比； 构建注意力网络； 将所述信噪比输入所述注意力网络中，以得到各定位灯对应的权重； 将所述权重与各定位灯对应的接收信号强度值进行加权操作。

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