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龙图腾网获悉北京交通大学申请的专利基于多模态图像融合的铁路客运车站旅客无源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：CN120339570B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-11-14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：202510459859.7，技术领域涉及：G06V10/22；该发明授权基于多模态图像融合的铁路客运车站旅客无源定位方法是由戴智丞;李得伟;郭佳;徐恩华;任洪权;李桥设计研发完成，并于2025-04-14向国家知识产权局提交的专利申请。

本基于多模态图像融合的铁路客运车站旅客无源定位方法在说明书摘要公布了：本发明提供了一种基于多模态图像融合的铁路客运车站旅客无源定位方法。该方法包括：在高速铁路车站区域内对相机与惯性传感器采集的图像进行数据增强处理，并进行局部特征与语义特征提取，构建自适应词袋树；采用图形处理器将词袋树划分为子集，生成全局三维点云模型；采用多组局部敏感哈希函数分别生成哈希码，将全局三维点云模型作为物理空间映射基准通过投票机制筛选高相似度候选图像，获取旅客视角的初步的位姿估计；根据旅客视角的相机内参矩阵和旋转矩阵，通过卡尔曼滤波对旅客视角的初步的位姿估计进行平滑处理，输出旅客的定位坐标。本发明方法应用无源定位，降低成本。可以为旅客提供精准导航支持，为车站提供客流数据，优化运营效率。

本发明授权基于多模态图像融合的铁路客运车站旅客无源定位方法在权利要求书中公布了：1.一种基于多模态图像融合的铁路客运车站旅客无源定位方法，其特征在于，包括： 在高速铁路车站功能区域内通过RGB-D相机与惯性传感器设备采集并构建多模态图像数据集，通过随机遮挡及仿射变换对多模态图像数据集中的图像进行数据增强处理； 对数据增强后的图像进行局部特征与语义特征提取，构建自适应词袋树； 采用图形处理器GPU将所述词袋树划分为子集，利用关键帧动态筛选机制选择关键帧，通过稀疏光束平差法优化投影误差，生成全局三维点云模型； 采用多组局部敏感哈希函数分别生成哈希码，将所述全局三维点云模型作为物理空间映射基准通过投票机制筛选余弦相似度超过设置阈值的设定数量个候选图像，获取旅客视角的初步的位姿估计； 根据旅客视角的相机内参矩阵和旋转矩阵，通过卡尔曼滤波对所述旅客视角的初步的位姿估计进行平滑处理，输出旅客的定位坐标； 所述的根据旅客视角的相机内参矩阵和旋转矩阵，通过卡尔曼滤波对所述旅客视角的初步位姿估计进行平滑处理，输出旅客的定位坐标，包括： 将位置pinit＝[xinit,yinit,zinit]T和初始旋转四元数qinit＝[qw,qx,qy,qz]T作为旅客的初始化位置和姿态状态，结合三个方向的速度分量向量v＝[vx,vy,vz]T构成状态向量x＝[p,v,q]T，假设旅客在短时间内匀速运动或保持静止状态，则下一时刻a+1状态更新为： pa+1＝pa+vaΔt va+1＝va 其中ω为角速度，将加权位姿Tf作为观测值zk，通过卡尔曼滤波增益融合通过状态更新公式得到预测值与观测值： Ka+1＝Pa+1|a+HTHPa+1|aHT+Ra+1-1 xa+1＝xa+1|a+Ka+1zk-Hxa+1|a Pa+1＝I-Ka+1HPa+1|a 其中zk-Hxa+1表示观测与预测的差异，Kf用于平衡预测值与观测值的信任度，Ra+1为观测噪声，多次迭代后，Pa+1逐渐收敛，状态估计趋于稳定，最终输出状态更新后包含旅客的最终位置pa+1和姿态的状态向量xa+1。

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