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龍圖騰網獲悉中山大學申請的專利一種基于地面分割網絡的多特征室內視覺定位方法及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：CN118887288B 。

龍圖騰網通過國家知識產權局官網在2025-09-05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：202410947916.1，技術領域涉及：G06T7/73；該發明授權一種基于地面分割網絡的多特征室內視覺定位方法及系統是由朱祥維;周楠浩;沈丹;孫仕海;吳萬基;徐奕禹;李沛靜設計研發完成，并于2024-07-16向國家知識產權局提交的專利申請。

本一種基于地面分割網絡的多特征室內視覺定位方法及系統在說明書摘要公布了：本申請涉及室內定位技術領域，公開了一種基于地面分割網絡的多特征室內視覺定位方法及系統，其方法包括獲取包含環境信息的初始圖像；基于初始圖像，提取點特征、線特征和面特征；將當前幀的點特征、線特征和面特征分別與前一關鍵幀中的點特征、線特征和面特征進行匹配，計算匹配誤差，并優化得到估計位姿；根據估計位姿，判斷當前幀是否為新的關鍵幀；若當前幀為新的關鍵幀，則基于預設的全卷積網絡模型對初始圖像進行語義分割，得到地面語義蒙版圖，并利用地面語義蒙版圖剔除當前幀中位于地面的動態點特征和動態線特征；執行局部建圖操作。本申請具有提高定位方法精度和魯棒性，輔助智能機器人進行更精準與更快速定位的效果。

本發明授權一種基于地面分割網絡的多特征室內視覺定位方法及系統在權利要求書中公布了：1.一種基于地面分割網絡的多特征室內視覺定位方法，其特征在于，包括以下步驟， 獲取包含環境信息的初始圖像； 基于所述初始圖像，提取點特征、線特征和面特征；其中，基于所述初始圖像，提取線特征的步驟包括， 采用增強邊緣繪制算法，通過高斯濾波對所述初始圖像進行噪聲抑制，得到降噪圖像； 計算所述降噪圖像的梯度幅值和邊緣方向圖； 基于所述梯度幅值和所述邊緣方向圖，提取所述降噪圖像的錨點； 利用增強路由算法連接所述錨點，獲得所述初始圖像的線特征，其中，若上一個像素點到當前像素點的邊緣方向發生改變，則從候選邊緣點中刪除產生對角線的像素點； 將當前幀的點特征、線特征和面特征分別與前一關鍵幀中的點特征、線特征和面特征進行匹配，計算匹配誤差，并通過非線性優化得到估計位姿； 根據所述估計位姿，判斷當前幀是否為新的關鍵幀； 若當前幀為新的關鍵幀，則基于預設的全卷積網絡模型對所述初始圖像進行語義分割，得到地面語義蒙版圖，并利用所述地面語義蒙版圖剔除所述當前幀中位于地面的動態點特征和動態線特征，得到優化幀； 利用所述優化幀執行局部建圖操作； 其中，利用增強路由算法連接所述錨點，獲得所述初始圖像的線特征的步驟前，還包括： 測試不同長度的候選線段，得到候選線段的線段長度； 預設跳躍長度，判斷任一候選線段的線段長度是否大于所述跳躍長度； 當所述候選線段的線段長度大于所述跳躍長度時，判斷與所述候選線段對齊且距離當前像素存在目標數量的擬跳轉像素的另一像素是否位于所述初始圖像內，其中，所述擬跳轉像素的目標數量＝所述跳躍長度的長度值； 當與所述候選線段對齊且距離當前像素存在目標數量的擬跳轉像素的另一像素位于所述初始圖像內，判斷沿邊緣方向連接所述錨點時，是否至少存在目標數量的擴展像素，其中，所述擴展像素的目標數量＝所述跳躍長度的長度值； 當沿邊緣方向連接所述錨點時至少存在目標數量的擴展像素，則判斷所述擴展像素是否與所述候選線段完全對齊； 當所述擴展像素與所述候選線段完全對齊，連接錨點時自動跳過預設的最小不連續性部分，獲得所述初始圖像的線特征。

如需購買、轉讓、實施、許可或投資類似專利技術，可聯系本專利的申請人或專利權人中山大學，其通訊地址為：510275 廣東省廣州市新港西路135號；或者聯系龍圖騰網官方客服，聯系龍圖騰網可撥打電話0551-65771310或微信搜索“龍圖騰網”。