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龙图腾网获悉中国人民解放军火箭军工程大学申请的专利一种基于Transformer和视图分布对齐的无人机视觉地理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：CN120599507B 。

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：202511093424.1，技术领域涉及：G06V20/17；该发明授权一种基于Transformer和视图分布对齐的无人机视觉地理定位方法是由杨小冈;张涛;卢瑞涛;范继伟;陈璐;张震宇;卓展弘设计研发完成，并于2025-08-06向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种基于Transformer和视图分布对齐的无人机视觉地理定位方法在说明书摘要公布了：一种基于Transformer和视图分布对齐的无人机视觉地理定位方法，涉及图像处理技术领域，具体包括在共同特征空间中对无人机视图与卫星视图进行分布对齐，有效缩小了两者之间的差距，并成功解决了域迁移问题，特别是无人机视图图像与卫星视图图像之间的转换难题；采用渐进式对抗学习策略，训练位置分类器和视图鉴别器，不仅实现了视图分布的对齐，还同步进行了位置分类，从而显著缩小了无人机视图与卫星视图之间的域差异；基于多层TransformerEncoder强大的特征聚合与细化能力，充分利用其在捕捉长距离依赖及特征关系上的优势，进一步增强了特征的表征能力。

本发明授权一种基于Transformer和视图分布对齐的无人机视觉地理定位方法在权利要求书中公布了：1.一种基于Transformer和视图分布对齐的无人机视觉地理定位方法，其特征在于，包括以下步骤： S1，获取无人机图像和卫星图像，所述卫星图像包括真实位置标签，并对无人机图像和卫星图像进行特征提取，得到无人机图像特征和卫星图像特征； S2，对无人机图像特征和卫星图像特征分别进行区域分割，得到多个子区域的无人机图像特征和多个子区域的卫星图像特征，所述真实位置标签相应的被分割为多个子区域的真实位置标签； S3，将全部子区域的无人机图像特征和全部子区域的卫星图像特征分别进行聚合优化，得到无人机区域图特征和卫星区域图特征； 所述无人机区域图特征包括多个无人机子区域特征向量，卫星区域图特征包括多个卫星子区域特征向量； S4，构建无人机视觉地理定位模型，所述无人机视觉地理定位模型包括位置分类器和视图鉴别器； 所述位置分类器用于对无人机区域图特征和卫星区域图特征进行分支处理，每个子区域对应一个分支，得到多个子区域的位置概率分布；所述视图鉴别器用于视图类别预测； S5，将S3得到的预处理后的无人机区域图特征和卫星区域图特征以及S2得到的全部子区域的真实位置标签输入无人机视觉地理定位模型，并以位置分类损失函数1和对抗损失函数对无人机视觉地理定位模型进行训练，得到训练好的位置分类器； 1 其中，M表示分支处理的分支数量，表示第k个分支对无人机分割图特征卫星分割图特征的预测概率，表示第k个分支对应的子区域的真实位置标签； S6，将待定位的无人机图像执行S1-S3，得到待定位的无人机区域图特征，所述待定位的无人机区域图特征包括多个待定位的无人机子区域特征向量，并将所述待定位的无人机区域图特征输入S5得到的训练好的位置分类器，得到待定位的无人机图像的多个子区域的位置概率分布； S7，针对S1获取的卫星图像，根据S6得到的待定位子区域的位置概率分布的最大值，在卫星图像中提取与所述待定位的无人机图像大小一致的N个候选定位区域卫星图像，N为大于等于1的整数； S8，将所述待定位的无人机图像与全部候选定位区域卫星图像进行交叉匹配，得到待定位的无人机图像与各候选定位区域卫星图像的相似度分数，选择相似度分数最大的候选定位区域卫星图像，得到待定位的无人机图像的定位点。

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