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龙图腾网获悉河海大学申请的专利一种用于视觉位置识别的数据集增强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：CN119625244B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-12-05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：202411696238.2，技术领域涉及：G06V10/22；该发明授权一种用于视觉位置识别的数据集增强方法是由智碧痕;王冰;陈玉全;黄浩乾;张劲峰设计研发完成，并于2024-11-25向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种用于视觉位置识别的数据集增强方法在说明书摘要公布了：本发明涉及一种用于视觉位置识别的数据集增强方法，首先利用ConditionalGAN对包含所有地点完整季节图像分布的Nordland数据集进行处理，基于Pix2pix模型实现图像季节的转换；再利用得到的12个Pix2pix模型对一个现有的GSV‑Cities数据集补充某些地点缺失的季节信息；将得到的季节信息更加完整的GSV‑Cities数据集中的图像输入到特征提取器进行训练；对得到的训练好的图像特征提取模型进行性能分析，与当前几个VPR算法进行对比，对比。结果表明，本发明所提出的方法在季节变化以及光照、天气变化时具有更加优异的性能。

本发明授权一种用于视觉位置识别的数据集增强方法在权利要求书中公布了：1.一种用于视觉位置识别的数据集增强方法，其特征在于，包含以下步骤： S1、利用ConditionalGAN对包含所有地点完整季节图像分布的Nordland数据集进行处理，基于Pix2pix模型实现图像季节的转换，获得图像在春夏秋冬四个季节之间的转换能力，共得到四个季节之间12个不同的Pix2pix模型； S2、利用步骤S1得到的12个Pix2pix模型对一个现有的GSV-Cities数据集补充地点缺失的季节信息，增强数据集完整的季节覆盖性，得到季节信息更加完整的GSV-Cities数据集； S3、将步骤S2得到的季节信息更加完整的GSV-Cities数据集中的图像输入到特征提取器进行训练，得到训练好的图像特征提取模型；特征提取过程包括将图像输入到ResNet-50得到图像局部特征，接着将得到的局部特征使用GeM聚合获得最终的全局特征；整个特征提取的过程使用全监督的方式进行，采用多重相似性损失与在线硬挖掘策略； S4、对通过步骤S3得到的训练好的图像特征提取模型进行性能分析，与当前的VPR算法进行对比，当前的VPR算法包括AVG、NetVLAD、CosPlace、GeM；对比实验在三个现有的Pitts250k-test、MSLS-val、SPED数据集上进行，使用作为实验的评价指标。

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