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龍圖騰網獲悉知微空間智能科技(蘇州)有限公司申請的專利一種基于圖神經網絡的可見光定位方法和裝置獲國家發明授權專利權，本發明授權專利權由國家知識產權局授予，授權公告號為：CN115983325B 。

龍圖騰網通過國家知識產權局官網在2025-08-08發布的發明授權授權公告中獲悉：該發明授權的專利申請號/專利號為：202211686980.6，技術領域涉及：G06N3/042；該發明授權一種基于圖神經網絡的可見光定位方法和裝置是由莊園;楊先圣設計研發完成，并于2022-12-27向國家知識產權局提交的專利申請。

本一種基于圖神經網絡的可見光定位方法和裝置在說明書摘要公布了：本發明公開了一種基于圖神經網絡的可見光定位方法和裝置。其中，該方法包括：在注意力機制引導的圖神經網絡的基礎上，通過長短期記憶神經網絡構建待訓練的可見光定位模型；將收集到的實時接收信號強度值輸入訓練后的可見光定位模型，以得到待定位物體的實時位置信息。本發明采用的圖神經網絡可以同時考慮多個定位燈及其拓撲結構來優化信號，進而抑制存在的熱噪聲、散粒噪聲和環境光噪聲；采用注意力機制指導圖神經網絡的表征學習，使網絡更加關注于高精度的定位燈，提高了定位的精度和魯棒性；通過LSTM網絡對軌跡中相鄰點之間的時間依賴關系進行建模，使得模型在預測當前位置的時候能夠考慮之前的信息，進一步提升了定位的精度和魯棒性。

本發明授權一種基于圖神經網絡的可見光定位方法和裝置在權利要求書中公布了：1.一種基于圖神經網絡的可見光定位方法，其特征在于，包括： S110、在注意力機制引導的圖神經網絡的基礎上，通過長短期記憶神經網絡構建待訓練的可見光定位模型； S120、對所述待訓練可見光定位模型進行訓練，以得到訓練后的可見光定位模型； S130、將收集到的實時接收信號強度值輸入所述訓練后的可見光定位模型，以得到待定位物體的實時位置信息； 所述S110包括： 根據收集到的定位訓練數據，利用圖神經網絡的空間建模能力對所述定位訓練數據進行優化； 通過注意力機制對定位燈賦予不同賦權值，從而引導圖神經網絡的表征學習； 基于長短期記憶神經網絡LSTM對同一軌跡相鄰位置中接收信號強度值存在的時序關系進行建模，以得到待訓練的可見光定位模型； 通過注意力機制對定位燈賦予不同賦權值，從而引導圖神經網絡的表征學習，包括： 根據各定位燈對應的接收信號強度值和噪聲，確定各定位燈對應的信噪比； 構建注意力網絡； 將所述信噪比輸入所述注意力網絡中，以得到各定位燈對應的權重； 將所述權重與各定位燈對應的接收信號強度值進行加權操作。

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