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龍圖騰網獲悉浙江大學;杭州一知智能科技有限公司申請的專利一種基于語義匹配知識蒸餾的3D視覺定位方法和系統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：CN116363212B 。

龍圖騰網通過國家知識產權局官網在2025-08-29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：202310177617.X，技術領域涉及：G06T7/73；該發明授權一種基于語義匹配知識蒸餾的3D視覺定位方法和系統是由趙洲;朱亦陳;王澤寒;黃海烽;趙陽;陳哲乾設計研發完成，并于2023-02-28向國家知識產權局提交的專利申請。

本一種基于語義匹配知識蒸餾的3D視覺定位方法和系統在說明書摘要公布了：本發明公開了一種基于語義匹配知識蒸餾的3D視覺定位方法和系統，屬于視覺定位領域，在典型的兩階段3D視覺定位模型基礎上，根據物體和查詢語句之間的相似度矩陣，提取候選物體；對查詢語句進行重要詞匯掩碼，根據候選物體與掩碼詞匯的語義重構結果計算重建損失和語義匹配分數，生成全部物體的蒸餾偽標簽，將蒸餾偽標簽與生成的每一個物體的預測分數對齊，將語義匹配分數蒸餾到跨模態匹配網絡中，計算蒸餾損失，聯合各損失訓練跨模態匹配網絡；利用訓練好的跨模態匹配網絡進行3D視覺定位，將預測分數最高的物體作為定位結果。本發明發揮經過充分研究的3D視覺定位模型結構的優勢，有效降低推理成本并進一步提高模型性能，并證明了其有效性。

本發明授權一種基于語義匹配知識蒸餾的3D視覺定位方法和系統在權利要求書中公布了：1.一種基于語義匹配知識蒸餾的3D視覺定位方法，其特征在于，包括如下步驟： 1從給定的點云中提取物體及其物體類別、物體特征；以及，從與給定點云匹配的查詢語句中提取文本特征、文本類別；采用跨模態匹配網絡對物體和查詢語句進行特征匹配，生成每一個物體的預測分數并計算特征匹配損失； 2根據物體和查詢語句之間的相似度矩陣，提取候選物體； 3對與給定點云匹配的查詢語句進行重要詞匯掩碼，根據候選物體與掩碼詞匯的語義重構結果計算重建損失與每一個候選物體的語義匹配分數； 所述的步驟3包括： 3.1向查詢語句中加入掩碼，將查詢語句中的重要詞匯屏蔽； 3.2獲取掩碼后查詢語句的文本特征； 3.3計算各候選物體的跨模態語義表示： 其中，fk表示第k個候選物體的跨模態語義表示，fi k表示第k個候選物體與掩碼后查詢語句中第i個單詞的跨模態語義表示，表示第k個候選物體特征，表示掩碼后查詢語句的文本特征，Dec·,·是一個Transformer解碼器，Nq表示查詢語句中單詞的數量； 3.4根據各候選物體對步驟3.1被屏蔽的重要詞匯進行重建，計算各候選物體關于詞匯表的能量分布： 其中，是第k個候選物體對第i個預測詞匯的能量分布，Nv是詞匯表中的單詞數量；W和b是可學習參數； 3.5根據各候選物體的能量分布計算各候選物體的重建損失； 3.6計算各候選物體的語義匹配分數： 其中，rk表示第k個候選物體的重建損失在全部候選物體重建損失中的排名，表示第k個候選物體的語義匹配分數，K表示候選物體的數量； 4根據每一個候選物體的語義匹配分數生成全部物體的蒸餾偽標簽，將所述的蒸餾偽標簽與步驟1生成的每一個物體的預測分數對齊，將語義匹配分數蒸餾到跨模態匹配網絡中，計算蒸餾損失； 5聯合特征匹配損失、重建損失和蒸餾損失，訓練跨模態匹配網絡； 6利用訓練好的跨模態匹配網絡進行3D視覺定位，將預測分數最高的物體作為定位結果。

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