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龙图腾网获悉中国人民解放军国防科技大学申请的专利跨图像关联信息增强的视觉地点识别方法、装置及设备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：CN119418148B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-10-10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：202411462575.5，技术领域涉及：G06V10/774；该发明授权跨图像关联信息增强的视觉地点识别方法、装置及设备是由康来;万珊珊;魏迎梅;申天睿;王海轩;李钰;袁逸飞;张逸童;陈子墨设计研发完成，并于2024-10-18向国家知识产权局提交的专利申请。

本跨图像关联信息增强的视觉地点识别方法、装置及设备在说明书摘要公布了：本申请涉及一种跨图像关联信息增强的视觉地点识别方法、装置及设备，通过利用训练好的跨图像关联信息增强的全局描述子提取网络，分别提取地图数据库中位置图像数据的数据库全局描述子以及待进行地点识别的视觉图像数据的查询全局描述子，其中，该网络包括利用大模型进行多层特征抽取，并分别在通道和空间维度对多层特征进行融合得到多层级混合特征的多层级特征混合单元，进行多层次区域特征聚合得到区域特征集合的多层次区域特征聚合单元，对区域特征集合进行自增强得到全局描述子的图像特征自增强编码单元，根据查询全局描述子和数据库全局描述子之间的相似性识别视觉图像数据中的地点位置，以实现视觉地点识别任务的稳定高准确度定位。

本发明授权跨图像关联信息增强的视觉地点识别方法、装置及设备在权利要求书中公布了：1.一种跨图像关联信息增强的视觉地点识别方法，其特征在于，所述方法包括： 获取待进行地点识别的视觉图像数据； 利用训练好的跨图像关联信息增强的全局描述子提取网络，提取所述视觉图像数据的查询全局描述子，其中，所述训练好的跨图像关联信息增强的全局描述子提取网络包括多层级特征混合单元、多层次区域特征聚合单元以及图像特征自增强编码单元，所述多层级特征混合单元利用DINOv2大模型对所述视觉图像数据进行多层特征抽取，并分别在通道维度和空间维度对抽取得到的多层特征进行融合得到多层级混合特征，所述多层次区域特征聚合单元对所述多层级混合特征进行多层次区域特征聚合得到区域特征集合，对所述区域特征集合中的数据进行重新排列后输入至所述图像特征自增强编码单元进行各区域特征的自增强，得到稳定且具有区分性的所述查询全局描述子； 利用所述训练好的跨图像关联信息增强的全局描述子提取网络，提取地图数据库中具有位置图像数据的数据库全局描述子； 根据所述查询全局描述子和数据库全局描述子之间的相似性，识别所述视觉图像数据中的地点位置。

如需购买、转让、实施、许可或投资类似专利技术，可联系本专利的申请人或专利权人中国人民解放军国防科技大学，其通讯地址为：410073 湖南省长沙市开福区德雅路109号；或者联系龙图腾网官方客服，联系龙图腾网可拨打电话0551-65771310或微信搜索“龙图腾网”。

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