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龙图腾网获悉重庆富沛和科技有限公司申请的专利融合视觉物理模型约束的全域自然大场景双向精准定位方法、装置、电子设备及存储介质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：CN121708504B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2026-04-28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：202610210756.1，技术领域涉及：G06V20/13；该发明授权融合视觉物理模型约束的全域自然大场景双向精准定位方法、装置、电子设备及存储介质是由付春秋;李鑫;张力文;李耀辉;张萍萍;李嘉栋设计研发完成，并于2026-02-13向国家知识产权局提交的专利申请。

本融合视觉物理模型约束的全域自然大场景双向精准定位方法、装置、电子设备及存储介质在说明书摘要公布了：本申请公开了一种融合视觉物理模型约束的全域自然大场景双向精准定位方法、装置、电子设备及存储介质，方法包括：获取云台相机全景图像及对应的遥感图像；进行跨模态特征匹配，获得关联观测角度与地理坐标的初始匹配点集合；构建统一世界坐标系下的初始白盒物理模型并训练该模型；采用两阶段训练机制，通过分区域匹配点过滤算法与模型进行交替优化；对最终匹配点子集进行高程扰动微调，并微调模型得到目标定位模型；基于目标定位模型生成静态映射文件以实现双向定位。本申请在相机设备低精度安装与地形高程数据不准确的条件下，无需人工测高，即可构建高精度双向定位模型，大幅降低标定成本，实现全自然复杂环境中的全自动化定位。

本发明授权融合视觉物理模型约束的全域自然大场景双向精准定位方法、装置、电子设备及存储介质在权利要求书中公布了：1.一种融合视觉物理模型约束的全域自然大场景双向精准定位方法，其特征在于，所述方法包括： S1，获取由待定位云台相机采集的全景图像，并获取至少部分覆盖该全景图像对应地理区域的遥感图像； S2，通过跨模态特征匹配，建立所述全景图像与所述遥感图像之间的初始对应关系，获得初始匹配点集合，其中，所述初始匹配点集合中的各匹配点关联有基于所述全景图像确定的观测角度信息和基于所述遥感图像确定的地理坐标信息； S3，构建统一世界坐标系下的初始白盒物理模型，该模型用于表征地理坐标与相机观测位置之间的全局空间定位映射物理约束关系，并基于相机安装先验进行初始化；以及利用所述初始匹配点集合对该初始白盒物理模型进行参数训练，得到包含云台相机安装偏差参数的初始定位模型； S4，采用两阶段训练机制，通过分区域匹配点过滤算法对匹配点进行迭代筛选，并结合所述初始定位模型进行交替优化训练，得到优化后定位模型； S5，对迭代筛选最终得到的匹配点子集进行高程扰动微调，以补偿因地物遮挡导致的数字高程模型高程偏低误差，并基于微调后的匹配点子集对所述优化后定位模型进行最终微调，得到用于云台相机精准定位的目标定位模型； S6，基于所述目标定位模型生成静态映射文件，并通过所述静态映射文件实现相机观测角度与地理坐标的双向定位； 步骤S4中，所述两阶段训练机制包括： 第一阶段粗训练：利用所述初始定位模型对所述初始匹配点集合进行分区域损失计算与过滤，得到第一筛选匹配点子集，并利用所述第一筛选匹配点子集对所述初始定位模型进行再训练，直至满足第一收敛条件，得到第一阶段定位模型； 第二阶段精训练：利用所述第一阶段定位模型再次对所述初始匹配点集合进行分区域损失计算与过滤，得到第二筛选匹配点子集，并利用所述第二筛选匹配点子集对所述第一阶段定位模型进行再训练，直至满足第二收敛条件，得到所述优化后定位模型。

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