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龙图腾网恭喜北京大学申请的专利一种室内航向估计方法、装置、设备及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：CN119178437B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-03-14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：202411437402.8，技术领域涉及：G01C21/20；该发明授权一种室内航向估计方法、装置、设备及介质是由张光远;范永磊;舒齐奇;孙国祎设计研发完成，并于2024-10-15向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种室内航向估计方法、装置、设备及介质在说明书摘要公布了：本发明提供一种室内航向估计方法、设备及介质，其中方法包括对IMU数据分组获取局部特征，将其与预设额外特征整合，再将局部特征输入深度学习模型获取相关性以更新额外特征，最后对整合特征降维得到航向估计结果。该方法可细致挖掘数据局部特征，捕捉不同区域特定信息；通过相关性更新额外特征，实现全局特征提取，丰富特征表示；降维处理可降低计算复杂度、减少训练推理时间，去除冗余信息和噪声，提高模型泛化和鲁棒性。相比现有技术，能更好适应室内环境复杂性，提高航向估计的准确性和可靠性。

本发明授权一种室内航向估计方法、装置、设备及介质在权利要求书中公布了：1.一种室内航向估计方法，其特征在于，包括：对IMU数据进行分组，获取每组数据的局部特征，具体地：对获取的IMU数据进行处理，所述处理的过程至少包括：对获取的所述IMU数据进行线性扩展的嵌入操作；对进行线性扩展的嵌入操作后的数据进行切片处理；提取每一部分切片的局部特征；将每组数据的所述局部特征与预设的额外特征进行整合，得到整合特征；其中，所述预设的额外特征的初始状态为一个可训练的向量，且初始状态不是图像中的某个特定局部区域的特征；将每组数据的所述局部特征输入到深度学习模型中，获取各个局部特征之间的相关性，基于所述相关性对所述预设的额外特征进行更新，具体包括：将每组数据的所述局部特征输入到深度学习模型中，获取各个局部特征之间的相关性及相关性特征；基于所述各个局部特征之间的相关性对所述预设的额外特征进行更新；其中，基于所述各个局部特征之间的相关性对所述预设的额外特征进行更新的过程包括：获取最大相关性特征，所述最大相关性特征为各个局部特征之间相关性最大的；将所述最大相关性特征添加至预设的额外特征，得到更新后的额外特征；对所述整合特征进行降维处理，得到航向估计结果。

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