本文提出了一种基于CVM-Net的Markov定位框架，用于增强地面图像查询中的地理定位结果。实验结果表明，该框架在新加坡数据集上能够实现小误差内的车辆定位。

本研究利用GNSS观测数据，提出了一种基于深度学习的方法来检测非直射路径接收和预测GNSS伪距误差，并构建了类似Transformer的注意机制以提高模型性能和泛化能力。实验结果显示，该方法在车辆定位中具有更高的准确性和召回率，能够避免轨迹偏离问题。