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龙图腾网恭喜广东工业大学申请的专利一种基于空间频域注意模型的跨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：CN119169466B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-05-23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：202411314418.X，技术领域涉及：G06V20/10；该发明授权一种基于空间频域注意模型的跨视角地理定位方法是由程良伦;徐海燕;赵艮平设计研发完成，并于2024-09-20向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种基于空间频域注意模型的跨视角地理定位方法在说明书摘要公布了：本发明公开了一种基于空间频域注意模型的跨视角地理定位方法，包括：构建空间频域注意模型，其中空间频域注意模型采用双分支网络结构，一个分支网络结构包括依次连接的骨干网络、空间频域注意模块、分类器；其中，骨干网络用于对无人机图像或卫星图像提取多尺度语义骨干特征，空间频域注意模块用于提取空间结构特征和空间频域跨维交互特征；根据训练样本，通过混合三元组损失函数和交叉熵损失函数对空间频域注意模型进行训练，得到训练好的模型；通过训练好的模型对待测图像进行识别匹配，得到相同地理位置的另一视角图像以实现有效的跨视角地理定位。

本发明授权一种基于空间频域注意模型的跨视角地理定位方法在权利要求书中公布了：1.一种基于空间频域注意模型的跨视角地理定位方法，其特征在于，包括：构建空间频域注意模型，其中所述空间频域注意模型采用双分支网络结构，所述双分支网络结构的两个分支分别对无人机图像及卫星图像进行对应处理，其中双分支网络结构中一个分支网络结构包括依次连接的骨干网络、空间频域注意模块、分类器；其中，所述骨干网络用于对无人机图像或卫星图像提取多尺度语义骨干特征，所述空间频域注意模块用于对多尺度语义骨干特征进行处理，提取得到空间结构特征和空间频域跨维交互特征，所述分类器用于对空间特征和空间频域特征进行分类，得到分类结果即无人机图像或卫星图像对应的标签；获取包括无人机图像及卫星图像的训练样本；根据训练样本，通过混合三元组损失函数和交叉熵损失函数对空间频域注意模型进行训练，得到训练好的模型；获取待测图像，通过训练好的模型对待测图像进行识别，得到标签，对标签匹配，得到相同地理位置的另一视角图像，以实现跨视角地理定位；所述空间频域注意模块包括依次连接的空间注意模块及频域注意模块；通过所述空间注意模块对所述多尺度语义骨干特征进行均匀划分，得到均匀分布特征，对每个均匀分布特征进行最大池化和平均池化，得到第一特征，第一特征包括不同方向的特征，对所述第一特征通过1*1卷积及Sigmoid函数处理，得到第二特征，第二特征同样包括不同方向的特征，将所述第二特征与对应的均匀分布特征进行乘积处理，得到第三特征，对第三特征进行平均池化及softmax函数处理，得到第一编码特征；对所述每个均匀分布特征通过3*3卷积处理，得到第四特征，对第四特征进行平均池化及softmax函数处理，得到第二编码特征；对所述第三特征与所述第二编码特征进行乘积处理，得到第一组合特征，对所述第四特征和所述第一编码特征进行乘积处理，得到第二组合特征，将第一组合特征和第二组合特征进行求和，得到组合特征，将组合特征与均匀分布特征进行乘积处理，得到空间结构特征；通过频域注意模块将空间结构特征进行傅里叶变换，得到频域特征，并通过复数权重矩阵对频域特征进行加权处理，将加权后的频域特征进行逆傅里叶变换，得到空间频域跨维交互特征。

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