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龙图腾网获悉湖南大学申请的专利一种融合语义与空间先验的跨视域图像匹配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：CN120833503B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2026-01-30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：202511344345.3，技术领域涉及：G06V10/74；该发明授权一种融合语义与空间先验的跨视域图像匹配方法是由刘海波;高源设计研发完成，并于2025-09-19向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种融合语义与空间先验的跨视域图像匹配方法在说明书摘要公布了：本发明涉及一种融合语义与空间先验的跨视域图像匹配方法，其包括以下步骤：基于知识蒸馏的跨视域图像语义信息挖掘方法得到语义先验特征；基于卫星图像引导的跨视域图像空间对齐方法得到空间先验特征；通过注意力机制融合语义先验特征和空间先验特征获取图像全局特征。首次将图像语义及其空间分布信息引入跨视域图像匹配任务，设计结合语义分割大模型与知识蒸馏学习范式的孪生网络，实现了不同视域图像间一致性语义特征的高效提取。其次，本发明进一步引入语义空间对齐机制，有效增强跨视域图像共性特征的一致性与鲁棒性。本发明具有匹配精度高、泛化能力强、推理效率高、模型轻量等优点，适用于复杂环境下的跨视域图像地理定位等应用场景。

本发明授权一种融合语义与空间先验的跨视域图像匹配方法在权利要求书中公布了：1.一种融合语义与空间先验的跨视域图像匹配方法，其特征在于，包括以下步骤： S1，基于知识蒸馏的跨视域图像语义信息挖掘方法得到语义先验特征； S1-1，利用成对蒸馏损失获取局部一致语义先验特征； S1-2，使用整体蒸馏损失获取全局结构语义先验特征； S2，基于卫星图像引导的跨视域图像空间对齐方法得到空间先验特征； S2-1，基于卫星图像中建筑轮廓信息进行偏移量估算； S2-1-1，通过神经网络提取地面图像的空间结构特征，捕捉建筑高度信息，用以区分建筑的低层与高层区域； S2-1-2，将参考卫星图像划分为规则网格，统计每个网格内建筑像素的占比，通过调整系数量化图像的结构密度； S2-1-3，为适应不同高度区域的特征分布，引入门控机制与对数函数组合的非线性偏移策略，当小于预设阈值时，该区域被视为地面或建筑物低层，设定偏移量为零，保持原始几何不变；当大于阈值时，采用对数函数校准偏移增长，偏移量计算公式如下， 2.1 其中，为设定的深度阈值，为对数函数的缩放因子； S2-2，基于偏移量和偏移方向向量执行区域重投影调整，获取图像重投影后的特征点； S2-2-1，设图像中心坐标为，像素点原始位置为，则其偏移方向向量被定义为， 2.2 S2-2-2，根据计算的偏移量与偏移方向向量，特征点的重投影坐标为， 2.3 从而获取图像重投影后的特征点； S2-3，利用卷积网络在重投影后的特征点上进行特征提取，获取图像的空间先验特征； S3，通过注意力机制融合语义先验特征和空间先验特征获取图像全局特征。

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