上海电力大学刘刚获国家专利权
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龙图腾网获悉上海电力大学申请的专利一种基于特征降噪的视觉定位系统、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：CN114723816B 。
龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-09-23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：202210206607.X，技术领域涉及：G06T7/73；该发明授权一种基于特征降噪的视觉定位系统、方法是由刘刚;肖甜甜设计研发完成，并于2022-03-02向国家知识产权局提交的专利申请。
本一种基于特征降噪的视觉定位系统、方法在说明书摘要公布了：本发明涉及一种基于特征降噪的视觉定位系统、方法，该系统包括：特征提取网络：对输入的图像进行特征提取获取图像特征；基于特征降噪的视觉定位网络：基于图像特征进行视觉定位，输出位姿向量序列，所述的位姿向量序列包括当前的估计位姿和未来若干个估计位姿。与现有技术相比，本发明能在离线情况下根据当前场景给出当前和未来的实时运动位姿预测，实现多定位点预测，在运动路线不固定的情况下同样具有可观的泛化能力。
本发明授权一种基于特征降噪的视觉定位系统、方法在权利要求书中公布了：1.一种基于特征降噪的视觉定位系统，其特征在于，该系统用于相机图像定位，包括： 特征提取网络：对输入的图像进行特征提取获取图像特征； 基于特征降噪的视觉定位网络：基于图像特征进行视觉定位，输出位姿向量序列，所述的位姿向量序列包括当前的估计位姿和未来若干个估计位姿； 所述的基于特征降噪的视觉定位网络包括： 深度状态模块：用于位姿信息的一步预测； 深度传感模块：用于位姿信息的二步预测； 所述的深度状态模块和深度传感模块分别为基于GoogLeNet的神经网络，GoogLeNet神经网络的最后一层全连接层由7维扩充为28维，用以预测当前位姿以及预测未来的3个位姿； 所述一步预测的过程具体包括：所述深度状态模块输入基于所述图像特征进行重组得到的特征矩阵，输出校正前的位姿，所述校正前的位姿作为所述深度传感模块的输入做一轮校正； 所述二步预测的过程具体包括：所述深度传感模块输入所述校正前的位姿，输出卡尔曼位姿及各级卡尔曼参数构成的参数矩阵； 所述的位姿向量序列中的每个位姿由3D相机位置x和由四元数q表示的方向组成。
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2、报告中的分析和结论仅反映本公司于发布本报告当日的职业理解，仅供参考使用，不能作为本公司承担任何法律责任的依据或者凭证。
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