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龙图腾网获悉浙江大学申请的专利基于跨视角方位回归网络的无人机自主导航方法和装置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：CN121498711B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2026-04-07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：202610034989.0，技术领域涉及：G01C21/20；该发明授权基于跨视角方位回归网络的无人机自主导航方法和装置是由刘可佳;张皓飞;宋明黎;周昊扬;王培成;徐若禺设计研发完成，并于2026-01-12向国家知识产权局提交的专利申请。

本基于跨视角方位回归网络的无人机自主导航方法和装置在说明书摘要公布了：基于跨视角方位回归网络的无人机自主导航方法和装置，其方法包括：构建方位信息的跨视角数据的训练集、验证集和测试集；构建面向跨视角场景的无人机位置航向回归模型CVPHR；使用训练集和验证集对CVPHR进行周期性的训练和验证，并得到最终的CVPHR；将测试集输入到最终的CVPHR模型进行测试；构造成基图特征向量表；使用训练后的CVPHR，对二维遥感地图中的基准图块按照行列序号进行推理，将输出的基准图块特征向量集合及其对应的行列索引号构造成基图特征向量表FVT；将CVPHR改造成为基图特征向量表查找模式下的无人机位置航向回归模型FVT_CVPHR；搭建基于跨视角方位回归网络的无人机自主导航模型CVPHR_Naver；无人机使用CVPHR_Naver，携带基图特征向量表和导航序列信息进行跨视角自主定位导航。

本发明授权基于跨视角方位回归网络的无人机自主导航方法和装置在权利要求书中公布了：1.基于跨视角方位回归网络的无人机自主导航方法，包括如下步骤： 步骤1：利用遥感地图采集相邻的环境图块样本和三维无人机视图样本，构建含有方位信息的跨视角数据集，划分为训练集、验证集和测试集； 步骤2：构建面向跨视角场景的无人机位置航向回归模型CVPHR； 步骤3：使用训练集和验证集对CVPHR模型进行周期性的训练和验证，并得到最终的CVPHR模型权重文件； 步骤4：将测试集输入到最终的CVPHR模型，用测试集中未见测试样本对CVPHR模型的回归性能进行测试； 步骤5：使用训练完成的CVPHR模型，对环境图块进行推理，将输出的环境图块特征向量集合及其对应的行列索引号构造成环境图块特征向量表FVT； 步骤6：将CVPHR改造成为FVT查找模式下的无人机位置航向回归模型FVT_CVPHR；FVT_CVPHR利用一组方阵状排列的二维环境图块对应的特征向量和一幅同区域的三维无人机视图预测无人机的绝对位置和航向角；FVT_CVPHR根据无人机所在环境区块的索引信息，从FVT中查找一组特征向量； 步骤7：搭建基于跨视角方位回归网络的无人机自主导航模型CVPHR_Naver，由FVT_CVPHR模块预测位置和航向，再由步进导航模块计算步进矢量和更新无人机的位置方向，循环完成导航过程； 步骤8：无人机使用CVPHR_Naver，携带FVT和导航序列信息进行跨视角自主定位导航测试。

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