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龙图腾网获悉南京理工大学申请的专利一种基于视图生成的跨视角目标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：CN119992357B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-11-21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：202411952180.3，技术领域涉及：G06V20/13；该发明授权一种基于视图生成的跨视角目标地理定位方法是由刘华军;汤成东设计研发完成，并于2024-12-27向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种基于视图生成的跨视角目标地理定位方法在说明书摘要公布了：本发明公开了一种基于视图生成的跨视角目标地理定位方法，对于卫星遥感、无人机航拍的跨视角图片均采用极坐标转换的方法，初步消除两种视图域间的差距；利用条件生成对抗网络Pix2PixGAN对卫星‑无人机图像对进行训练，将生成网络用于卫星遥感图像生成无人机视角图片，并构建卫星视角图像库；将生成的图片与初始的无人机视角图片一一对应，并划分训练集、验证集用于后续地理定位匹配的训练和评估；采用经过ImageNet数据集预训练的深度学习模型ConvNeXtV2，用于判别特征提取、特征相似度匹配，从而实现跨视角的地理定位。本发明即使在视角跨越大无人机45°斜拍视角、卫星鸟瞰视角、无人机拍摄角度多变的情况下，仍然表现出较强的鲁棒性。

本发明授权一种基于视图生成的跨视角目标地理定位方法在权利要求书中公布了：1.一种基于视图生成的跨视角目标地理定位方法，其特征在于，包括以下步骤： 步骤1：获取待查询区域的卫星、无人机跨视角地理定位图像，同时构建不同视角相互匹配的图像对，图像对包含同一地理位置的无人机视角图像和卫星视角图像，并将无人机视角图像划分为训练集和验证集； 步骤2：对步骤1中的图像对中的每张图像，采用极坐标转换的方式，以图像中心点为极坐标系的原点，对图像的每个像素重新映射到极坐标系中，生成对应的全景视角图像，其中无人机视角图像生成的全景视角图像统一记为D，卫星视角图像生成的全景视角图像统一记为S，并把D构建为无人机图像查询库，记作Q； 步骤3：构建条件生成对抗网络Pix2PixGAN，将步骤2中的S和D同时作为输入，输出S生成的伪无人机视角图像，训练条件生成对抗网络Pix2PixGAN，并将S生成的伪无人机视角图像构建为卫星图像检索库，记作R； 步骤4：将步骤2中的Q与步骤3中的R进行一一匹配，将匹配成功的图像对作为正样本对，其余均作为负样本对； 步骤5：基于预训练的ConvNeXtV2网络构建地理定位匹配模型，将步骤2中的S和D同时作为输入，每张图像依次作为输入经过ConvNeXtV2网络，输出每张图像所对应的特征向量，利用InfoNCE对比损失进行反向传播，缩小正样本对所对应的特征向量间的特征相似度距离，扩大负样本对所对应的特征向量间的距离，训练地理定位匹配模型，并将正样本对的卫星图像特征，构建卫星图像特征检索库； 步骤6：利用验证集中待测无人机图像特征，与卫星图像特征检索库进行特征匹配排序，匹配最高特征相似度的K个卫星图像特征，通过目标检测模型获得无人机视角图像中的目标所在位置，针对识别出的目标区域，结合匹配到的卫星图像特征对应的卫星遥感图像进行交叉检查，对比分析目标的空间几何关系和像素分布特性，重新计算目标在卫星视角图像中的像素几何中心，实现跨视角目标定位。

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