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龙图腾网获悉杭电(丽水)研究院有限公司申请的专利基于非局部信息注意力机制的交叉视角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：CN115984539B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2026-03-31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：202211700267.2，技术领域涉及：G06V10/22；该发明授权基于非局部信息注意力机制的交叉视角地理定位方法是由张强;颜成钢;薛轶天;王廷宇;高宇涵;孙垚棋;陈楚翘;王鸿奎;朱尊杰;殷海兵;张继勇;李宗鹏;赵治栋设计研发完成，并于2022-12-28向国家知识产权局提交的专利申请。

本基于非局部信息注意力机制的交叉视角地理定位方法在说明书摘要公布了：本发明公开了基于非局部信息注意力机制的交叉视角地理定位方法。将非局部信息的注意力机制应用到交叉视角地理定位任务中。通过非局部信息的注意力机制模型融合全局信息，结合上下文的特征信息，缓解局部特征在训练中视野不够大、部分信息丢失、关键特征抓取不准等问题。并且在一定程度上改善了交叉视角地理定位任务中同一地理建筑不同视角特征分布差异较大的问题，优化训练模型，从而提高匹配检索和分类的准确率以及效率，并且非局部信息的注意力机制可以很方便地嵌入到很多现有模型中，进一步提高模型性能。

本发明授权基于非局部信息注意力机制的交叉视角地理定位方法在权利要求书中公布了：1.基于非局部信息注意力机制的交叉视角地理定位方法，其特征在于，包括以下步骤： 步骤一：使用ResNet-50网络模型，分别提取无人机视角和卫星视角图像的特征； 步骤二：采用方环分割方法划分特征，根据图像到图像中心的距离，把图像分成八部分，分离后进行平均池化，融合上下文信息，方环分区的中心近似地看作是特征映射的中心，八个特征部分最终成为八个维度相同的矩阵，其中通道维度的信息更加重要； 步骤三：利用非局部信息注意力机制模块，生成每个特征部分的自注意力权重，并与原来特征矩阵相乘，得到自注意力运算后特征矩阵，即自注意力特征； 步骤四：步骤二中每个特征部分再分别与最近邻的两个特征部分做互注意力运算，生成两个互相关矩阵权重，并分别与对应特征矩阵相乘，得到互注意力特征；在自注意力和互注意力的计算过程中，引入多头机制，提高计算效率； 步骤五：将步骤三中得到的自注意力特征和步骤四中得到的互注意力特征进行加权求和，得到最终的新特征矩阵，即新特征图；优化模型，融合全局信息，提高网络性能。

如需购买、转让、实施、许可或投资类似专利技术，可联系本专利的申请人或专利权人杭电(丽水)研究院有限公司，其通讯地址为：323010 浙江省丽水市莲都区南明山街道大沅街与绿源路交叉口东北侧半导体芯片产业园3号楼；或者联系龙图腾网官方客服，联系龙图腾网可拨打电话0551-65771310或微信搜索“龙图腾网”。

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