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龙图腾网获悉湖南省第一测绘院申请的专利一种基于倾斜三维模型的无人机视觉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：CN121661144B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2026-05-08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：202610140321.4，技术领域涉及：G06T7/73；该发明授权一种基于倾斜三维模型的无人机视觉定位方法是由刘天清;寇媛;刘新定;陈涛;占友伟;李加元;安冠星;史鹏程设计研发完成，并于2026-02-02向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种基于倾斜三维模型的无人机视觉定位方法在说明书摘要公布了：本发明提出的一种基于倾斜三维模型的无人机视觉定位方法，利用倾斜摄影测量技术构建的倾斜三维模型作为先验地理空间数据库，首先，通过对该三维模型进行渲染，生成正射视角的光学影像库与对应的数字表面模型。随后，针对无人机实时拍摄的查询影像，系统依次执行两个关键步骤：第一步基于特征相似度的快速图像检索，从海量影像库中高效筛选出最相似的候选影像；第二步基于这些候选影像与查询影像进行精细化的图像匹配，从而建立起高质量的2D‑3D匹配对。最终，通过解算这些匹配对的空间对应关系，即可实时、准确地计算出无人机影像在世界坐标系下的三维位置。本方法实现了无人机在已知大范围场景下的高精度、全自主位置与姿态估计。

本发明授权一种基于倾斜三维模型的无人机视觉定位方法在权利要求书中公布了：1.一种基于倾斜三维模型的无人机视觉定位方法，其特征在于， 加载预先构建的倾斜三维模型数据，通过渲染技术生成覆盖目标区域的数字正射参考影像库和数字表面模型； 将无人机实时采集的影像作为查询影像，使用预训练的深度卷积神经网络分别提取所述查询影像和所述正射参考影像库中影像的全局特征向量，并计算两者全局特征向量的相似度，选取相似度高的前K个正射参考影像库中影像作为候选参考影像，其中K为大于0的自然数； 将所述查询影像与所述候选参考影像进行跨视角图像匹配，得到查询影像和候选影像间的2D-2D匹配对集合，然后根据所述正射参考影像库和数字表面模型的坐标对应关系，转换得到查询影像与数字表面模型的2D-3D匹配对集合； 利用随机抽样一致性算法对于所述2D-3D匹配对集合进行迭代优化，得到最优影像位姿变换参数； 根据所述最优影像位姿变换参数，采用几何解算方法计算所述查询影像在世界坐标系下的三维位置坐标和三个姿态角参数，得到无人机位姿估计结果； 所述跨视角图像匹配分粗匹配阶段和精匹配阶段，具体包括： 首先，采用特征金字塔网络提取查询影像与候选参考影像的多尺度特征表示； 然后，在粗匹配阶段，通过自注意力机制和交叉注意力机制建立查询影像与候选参考影像间的全局关联，在特征图的每个位置生成初始匹配对并计算匹配置信度，选择置信度高于预设阈值的匹配对作为粗匹配结果； 最后，在精匹配阶段，以所述粗匹配结果为先验，在局部特征窗口内通过多层感知机网络精细化匹配位置，基于基础矩阵约束剔除误匹配，得到查询影像和候选影像间的2D-2D匹配对集合； 所述匹配置信度的计算采用双重softmax操作，具体为： ， 其中，表示匹配对i,j的匹配置信度，表示查询影像中点i的特征向量与候选参考影像中点j的特征向量之间的原始相似度得分，表示对查询影像的单个点i，与其在候选参考影像中所有可能匹配点的指数化相似度求和，表示对候选参考影像中的单个点j，与其在查询影像中所有可能匹配点的指数化相似度求和； 所述通过渲染技术生成覆盖目标区域的数字正射参考影像库和数字表面模型，具体包括： 基于加载的倾斜三维模型数据，构建虚拟正射投影相机，设置其投影矩阵以覆盖目标区域的地理范围，并确定输出影像的分辨率； 配置帧缓冲区对象，创建颜色附件用于存储正射影像，深度附件用于记录数字表面模型的高度信息，建立完整的离屏渲染管线； 执行正射投影渲染，将三维模型绘制到帧缓冲区，生成包含地表真实色彩信息的正射影像，同时获取每个像素对应的地面高程值； 从帧缓冲区读取渲染结果，将颜色缓冲区数据保存为正射影像，将深度缓冲区数据转换为实际高程值，构建数字表面模型。

如需购买、转让、实施、许可或投资类似专利技术，可联系本专利的申请人或专利权人湖南省第一测绘院，其通讯地址为：410000 湖南省长沙市天心区芙蓉南路四段158号湖南地理信息产业园总部基地地信大楼；或者联系龙图腾网官方客服，联系龙图腾网可拨打电话0551-65771310或微信搜索“龙图腾网”。

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