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龙图腾网获悉杭州电子科技大学申请的专利基于注意力机制的第一视角认知编码地图构建与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：CN116310178B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2026-04-21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：202310294153.0，技术领域涉及：G06T17/05；该发明授权基于注意力机制的第一视角认知编码地图构建与定位方法是由戴玮辰;高健;孔万增设计研发完成，并于2023-03-23向国家知识产权局提交的专利申请。

本基于注意力机制的第一视角认知编码地图构建与定位方法在说明书摘要公布了：本发明公开了基于注意力机制的第一视角认知编码地图构建与定位方法。该方法首先对待建图的环境信息进行拍摄，根据图像的位置与姿态，对位置信息进行编码。再通过ViT架构对图像信息进行编码，获得图像特征。将连续图像的位置特征与图像特征输入注意力机制，计算每张图像的注意力得分，模拟人脑根据位置信息重建的图像信息。然后将注意力机制输出的图像信息进行残差连接，与真实图像进行差异比较计算损失，更新网络模型参数。最后将待识别图像输入训练后的网络模型，通过反向修正输入图像的假设位置信息，输出预测的图像位置，完成定位。

本发明授权基于注意力机制的第一视角认知编码地图构建与定位方法在权利要求书中公布了：1.基于注意力机制的第一视角认知编码地图构建与定位方法，其特征在于：具体包括以下步骤： 步骤1、使用相机获取多角度的连续图像，并记录相机的内、外参数； 步骤2、分别建立现实世界与相机视角的三维直角坐标系，并根据相机的内、外参数将相机视角转化到现实世界；再分别通过傅里叶编码与球谐函数对转换后的图像位置与姿态变量θ,Φ,β进行编码，得到位置特征； 步骤3、使用ViT架构对步骤1获得的多角度图像进行编码，得到图像特征； 步骤4、将通过步骤2、3获取的连续图像的特征按照拍摄时间顺序依次输入注意力机制和残差计算，得到预测的图像特征，与输入图像的真实特征进行对比，计算损失函数L，通过最小化损失函数对网络参数进行优化； 所述注意力机制将输入的第N张图像的位置特征X作为注意力机制的中的Q矩阵，将当前输入图像之前的N-1张图像的位置特征作为K矩阵，K＝K1、K2、…KN-1，将已经输入的N-1张图像的图像特征作为V矩阵，V＝V1、V2、…VN-1；然后根据公式整合来自多角度的第一视角图像信息，其中sKi，Q表示通过点积模型计算得到的Q与Ki的相似度； 所述残差计算为LayerNormX+AttentionX，其中LayerNorm为RNN结构，通过将每一层神经元的输入都转成均值方差，加快收敛； 步骤5、假设待预测图像的位置信息为X1，通过步骤1～3提取位置特征和图像特征后，输入步骤4训练好的模型，通过对假设信息X1进行修正，输出对应的预测位置信息。

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