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龍圖騰網獲悉中南林業科技大學申請的專利動態場景下輕量化視覺SLAM系統、VSLAM方法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：CN117274313B 。

龍圖騰網通過國家知識產權局官網在2025-09-09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：202311320629.X，技術領域涉及：G06T7/246；該發明授權動態場景下輕量化視覺SLAM系統、VSLAM方法是由于文濤;張祺設計研發完成，并于2023-10-12向國家知識產權局提交的專利申請。

本動態場景下輕量化視覺SLAM系統、VSLAM方法在說明書摘要公布了：本發明提供一種復雜動態場景下視覺SLAM系統、VSLAM方法，該系統包括視覺傳感器、跟蹤線程、目標檢測模塊、邏輯判別模塊、局部建圖線程、回環線程和全部BA線程，目標檢測模塊為改進的目標檢測網絡yolov5s，其中，改進的目標檢測網絡yolov5s包括輸入端、Backbone網絡、Neck網絡和Head網絡，Backbone網絡采用輕量級網絡Ghostnet，輕量級網絡Ghostnet融入CA注意力機制，更好的捕捉環境中的動態因素，目標檢測模塊以線程的形式高效地嵌入到跟蹤線程中，目標檢測模塊用于檢測物體類別。本發明通過改進的目標檢測網絡yolov5s和邏輯判別模塊對視覺SLAM系統前端的動態特征點進行快速剔除，提高了整個視覺SLAM系統的準確率和效率，平衡了定位精度和計算復雜度之間的競爭需求。

本發明授權動態場景下輕量化視覺SLAM系統、VSLAM方法在權利要求書中公布了：1.一種動態場景下輕量化視覺SLAM系統，其特征在于，包括視覺傳感器、跟蹤線程、目標檢測模塊、邏輯判別模塊、局部建圖線程、回環線程和全部BA線程，其中， 所述視覺傳感器采用RGBD相機，所述RGBD相機用于采集場景圖像； 所述目標檢測模塊為改進的目標檢測網絡yolov5s，其中，改進的所述目標檢測網絡yolov5s包括輸入端、Backbone網絡、Neck網絡和Head網絡，所述Backbone網絡采用輕量級網絡Ghostnet，所述輕量級網絡Ghostnet融入CA注意力機制，所述目標檢測模塊以線程的形式嵌入到所述跟蹤線程中，所述目標檢測模塊用于檢測物體類別； 所述邏輯判別模塊用于判別所述目標檢測模塊檢測的物體類別為動態目標還是靜態目標，并針對動態目標和靜態目標來判別是否剔除； 所述跟蹤線程包括ORB特征點提取模塊，所述跟蹤線程通過所述ORB特征點提取模塊將所述RGBD相機采集的場景圖像進行ORB特征點提取，將動態目標對應的ORB特征點剔除后，剩下的靜態目標ORB特征點進行特征匹配恢復RGBD相機位姿，在獲得初始位姿后進行局部位姿優化，然后進行關鍵幀的審核與生成； 當待處理關鍵幀隊列非空時，所述局部建圖線程開始工作，所述局部建圖線程對生成的關鍵幀進行處理，刪除不滿足條件的地圖點同時創建新的具有匹配關系的地圖點進行補充，接著進行局部BA優化，優化所有地圖點，同時刪除冗余關鍵幀； 所述回環線程用于檢測大回環，并通過執行位姿圖優化來修正累積誤差，所述回環線程在位姿圖優化后啟動全局BA線程； 所述全局BA線程執行全局BA，更新地圖； 動態目標ORB特征點的檢測和剔除的具體方法為： 改進的目標檢測網絡yolov5s對RGB-D場景圖像幀進行推理后生成預測框，預測框由位置參數x、y、w、h以及置信度和分類結果6個參數組成，其中，x、y分別為預測框的中心與RGB-D場景圖像的相對值，w和h表示預測框的長和寬與RGB-D場景圖像的相對值，置信度代表該預測框內包含某物體的可信度以及預測框位置的準確度，分類結果根據訓練時使用的數據集所包含的物體類別決定； 將改進的目標檢測網絡yolov5s輸出的參數轉換為預測框在RGB-D場景圖像下坐標的公式，公式為： 其中，l為RGB-D場景圖像的寬；d為RGB-D場景圖像的高，預測框內所包含的ORB特征點均是基于先驗知識判斷的待定動態特征點，預測框之外均為靜態特征點，若所有的ORB特征點集合為P＝{P1,P2,…,Pn}，待定動態特征點集合R＝{R1,R2,…,Rn}，靜態特征點集合為O＝{O1,O2,…,On}，P＝R∪O，集合R內所有ORB特征點都將參與動態特征點的篩選，每個ORB特征點的坐標信息X,Y由ORB-SLAM2系統前端計算得到；XA1,YA1和XA2,YA2分別為RGB-D場景圖像的左上頂點坐標及右下頂點坐標； 邏輯判別模塊通過動態特征點剔除算法剔除動態特征點，動態特征點剔除算法為： 將物體目標分為三種狀態:高動態、中動態和低動態，其中低動態直接認為是靜態； 如果ORB特征點x,y屬于低動態特征類別，則確定為靜態特征點，否則ORB特征點x,y處于高動態特性范圍； 如果ORB特征點x,y屬于低動態特征類別，則確定其為靜態特征點，否則ORB特征點x,y被確定為動態特征點，對于動態ORB特征點進行剔除，對于靜態特征點進行后續幀間匹配。

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南林業科技大學，其通訊地址為：410018 湖南省長沙市韶山南路498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”。