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龙图腾网获悉同济大学申请的专利一种基于视觉信息选择的视觉惯性融合导航定位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：CN119783029B 。

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：202411851137.8，技术领域涉及：G06F18/25；该发明授权一种基于视觉信息选择的视觉惯性融合导航定位方法是由刘世杰;焦玉冰;肖长江;许雄;谢欢;冯永玖;童小华设计研发完成，并于2024-12-16向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种基于视觉信息选择的视觉惯性融合导航定位方法在说明书摘要公布了：本发明涉及一种基于视觉信息选择的视觉惯性融合导航定位方法，包括以下步骤：获取IMU数据与相邻两帧影像数据，输入基于视觉信息选择的视觉惯性融合导航定位模型，输出导航定位结果；该模型包括IMU特征提取网络、视觉特征提取网络、策略网络和融合网络，IMU特征提取网络基于引入扩张卷积的LSTM构建，用于从IMU数据中提取惯性特征；视觉特征提取网络基于引入通道‑空间注意力机制的CNN构建，用于从相邻两帧影像数据中提取影像特征；策略网络用于判定是否禁用所述影像特征；融合网络基于引入高效局部注意力机制的LSTM构建，用于将惯性特征与策略网络输出的影像特征进行融合。与现有技术相比，本发明无需复杂标定建模或大量真值数据集即可实现高效精确的导航。

本发明授权一种基于视觉信息选择的视觉惯性融合导航定位方法在权利要求书中公布了：1.一种基于视觉信息选择的视觉惯性融合导航定位方法，其特征在于，包括以下步骤： 获取IMU数据与相邻两帧影像数据，输入基于视觉信息选择的视觉惯性融合导航定位模型，输出导航定位结果； 其中，所述基于视觉信息选择的视觉惯性融合导航定位模型包括IMU特征提取网络、视觉特征提取网络、策略网络和融合网络，所述IMU特征提取网络基于引入扩张卷积的LSTM构建，用于从IMU数据中提取惯性特征；所述视觉特征提取网络基于引入通道-空间注意力机制的CNN构建，用于从相邻两帧影像数据中提取影像特征；所述策略网络用于判定是否禁用所述影像特征，若是，则用0替换所述影像特征中的所有元素后，将其输入所述融合网络，否则直接将其输入所述融合网络；所述融合网络基于引入高效局部注意力机制的LSTM构建，用于将所述惯性特征与所述策略网络输出的影像特征进行融合，获得导航定位结果； 所述策略网络通过二元决策判定是否禁用所述影像特征，具体过程如下： 根据当前惯性特征和上一个隐藏向量计算概率p； 对概率p进行离散采样，获得二元参量dt，若dt＝1，则判定启用所述影像特征，若dt＝0，则判定禁用所述影像特征； 通过离散分布重参数化Gumbel-Softmax对概率p离散采样。

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