基于深度学习特征提取与融合的位置精度校验方法

本发明公开了一种基于深度学习特征提取与融合的位置精度校验方法，涉及精准位置定位技术领域；先利用卫星定位、IMU、无线通信基站等采集多源位置及环境数据；再针对不同数据构建RNN、CNN等深度学习模型提取特征，并做归一化等预处理；接着采用加权或注意力机制融合特征，最后将融合特征与高精度参考对比，计算误差评估精度，不达标则分析校正，还可反馈优化各步骤，提升位置精度校验效果。本发明融合多源数据与深度学习，精准提取特征，有效降低误差，大幅提升位置精度，能自适应不同环境，借助历史数据预测并优化；为多行业提供可靠位置信息，增强智能决策支持，实用性和灵活性高。