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龍圖騰網獲悉浙江大學申請的專利一種自適應調整關注域的端到端單目視覺里程計方法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：CN120298500B 。

龍圖騰網通過國家知識產權局官網在2025-08-26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：202510779933.3，技術領域涉及：G06T7/73；該發明授權一種自適應調整關注域的端到端單目視覺里程計方法是由李基拓;孫順旺;張佳路;薛庭熙;胡錦瑤;鄒雨哲;陸國棟設計研發完成，并于2025-06-12向國家知識產權局提交的專利申請。

本一種自適應調整關注域的端到端單目視覺里程計方法在說明書摘要公布了：本發明公開了一種自適應調整關注域的端到端單目視覺里程計方法，該方法通過構建光流估計網絡與位姿估計網絡緊湊聯結架構，同時基于端到端的深度學習設計，將光流預測、特征提取、注意力優化和位姿回歸無縫集成。同時引入雙重注意力機制（CBAM模塊）和語義特征融合，過濾動態物體、低紋理和模糊區域的干擾，并且結合語義特征融合，提升模型對場景的理解能力，從而優化位姿估計精度及網絡結構，采用輕量化CBAM模塊和高效殘差塊設計，降低計算量，實現特征提取的自適應調整和場景理解增強。本發明系統復雜度降低，無需手動設計和調優多個模塊，端到端設計避免模塊間誤差累積，整體性能更穩定，在資源受限的嵌入式設備上實現高效的位姿估計。

本發明授權一種自適應調整關注域的端到端單目視覺里程計方法在權利要求書中公布了：1.一種自適應調整關注域的端到端單目視覺里程計方法，其特征在于，包括以下步驟： 1使用單目相機采集連續的視頻幀序列；再對輸入圖像需進行預處理，并調整歸一化像素值范圍； 2將連續兩幀圖像輸入預訓練的光流估計網絡，將經過兩個ResNetFPN網絡獲得的隱藏層特征和代價體與通過置信度上采樣模塊和光流上采樣模塊分別獲得的初始化的置信度圖和初始化的光流圖一同輸入RNN網絡經過N次循環，獲得最終預測的光流圖，即光流信息，且光流估計網絡輸出語義特征； 3根據相機內參生成內參層；將光流信息和內參層經過裁剪處理，并縮放四分之一比例,然后在通道維度上將兩者拼接生成位姿網絡的輸入特征； 4利用語義信息融合機制將注意力轉向特征層面，通過計算特征圖中每個通道或區域的權重，根據計算得到的語義權重對原始特征圖進行加權融合，實現語義信息與光流信息的融合；具體包括如下子步驟： 4.1將語義特征通過雙線性插值調整至ResNet主干網絡中間第二層layer2特征圖分辨率相同大小，然后通過1×1卷積和Sigmoid函數生成語義權重；所述ResNet主干網絡為位姿估計網絡的主干網絡； 4.2最后，將語義權重與layer2輸出特征圖逐元素相乘，實現語義信息與光流信息的融合； 5將步驟3生成的位姿網絡的輸入特征輸入位姿估計網絡進行處理，即光流內參的特征提取與雙重注意力優化，最后得到相機的位姿。

如需購買、轉讓、實施、許可或投資類似專利技術，可聯系本專利的申請人或專利權人浙江大學，其通訊地址為：310058 浙江省杭州市西湖區余杭塘路866號；或者聯系龍圖騰網官方客服，聯系龍圖騰網可撥打電話0551-65771310或微信搜索“龍圖騰網”。