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龍圖騰網獲悉杭州電子科技大學申請的專利一種基于動態圖像采集的三維地圖實時構建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：CN118429562B 。

龍圖騰網通過國家知識產權局官網在2025-09-12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：202410583105.8，技術領域涉及：G06T17/05；該發明授權一種基于動態圖像采集的三維地圖實時構建方法是由周偉;王云;張瑜洛;李果磊設計研發完成，并于2024-05-11向國家知識產權局提交的專利申請。

本一種基于動態圖像采集的三維地圖實時構建方法在說明書摘要公布了：本發明公開了一種基于動態圖像采集的三維地圖實時構建方法。本發明在目標檢測模型的主干網絡中引入無參注意力機制模塊；無參注意力機制模塊在主干網絡的第一次下采樣和增強特征操作后進行加權注意力操作。在不影響整體性能的情況下使得模型更簡化。此外，本發明在動態圖像幀前的十五幀圖像中依據偏移量大小選取五個關鍵幀圖像；在動態圖像幀和各關鍵幀圖像中設定目標區域，能夠確保動態人物的活動范圍能被多視角幾何算法計算，提高了準確性。此外，本發明依據檢測框位置和尺寸調整多視角幾何算法的運算區域，減少了運算量，讓計算資源偏向動態剔除的多視角幾何算法上，提高了系統的魯棒性。

本發明授權一種基于動態圖像采集的三維地圖實時構建方法在權利要求書中公布了：1.一種基于動態圖像采集的三維地圖實時構建方法，其特征在于：包括以下步驟： 步驟一、搭載深度相機的機器人在目標區域中移動，深度相機持續采集圖像； 步驟二、剔除當前圖像中的動態物體； 2-1.將采集的當前圖像輸入目標檢測模型，檢測當前圖像中是否存在動態物體；若當前幀圖像中未檢測到動態物體，則直接執行步驟三；若當前幀圖像中檢測到動態物體，將當前幀圖像設定為動態圖像幀，執行步驟2-2； 目標檢測模型包括主干網絡、中間操作部分和輸出層；所述的主干網絡中加入有無參注意力機制模塊；無參注意力機制模塊在主干網絡的第一次下采樣和增強特征操作后進行加權注意力操作；所述的中間操作部分包括依次相連的一個池化模塊和九個卷積模塊；中間操作部分中的池化模塊為SPPF池化層，第一個卷積模塊為C2卷積層，第二、四個卷積模塊為UpSample卷積層，第三個卷積模塊為依次相連的Concat操作、C3卷積層和C2卷積層，第五、七、九個卷積模塊為依次相連的Concat操作和C3卷積層，第六、八個卷積模塊為C1卷積層； 2-2.基于多視角幾何模塊剔除動態圖像幀中的動態物體； 在動態圖像幀前的多幀圖像中選取五個關鍵幀圖像；在動態圖像幀和各關鍵幀圖像中設定目標區域；利用多視角幾何方法提取并剔除動態圖像幀的目標區域中的動態物體； 步驟三、對步驟二處理的圖像進行尖銳點跟蹤； 步驟四、依據步驟三跟蹤得到的尖銳點在圖像中的坐標，以及圖像中的深度信息，在三維地圖點云中增加地圖點，并求解新增地圖點在三維地圖點云中的坐標； 步驟五、提取三維地圖點云中新增的地圖點的顏色信息；每個地圖點的顏色信息均由圖像幀中對應的像素點投影得到；然后對三維地圖點云中的地圖點進行拼接，形成一個全局稠密地圖； 步驟六、判斷機器人當前是否再次到達曾經經過的位置；若是，則執行步驟七；若否，則繼續重復執行步驟二至五； 步驟七、對當前的全局稠密地圖進行優化，得到最終的全局稠密地圖。

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