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龙图腾网获悉西安电子科技大学申请的专利一种基于几何和语义的视觉定位与建图方法、系统、设备及介质获国家发明授权专利权，本发明授权专利权由国家知识产权局授予，授权公告号为：CN117036484B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-07-01发布的发明授权授权公告中获悉：该发明授权的专利申请号/专利号为：202311080521.8，技术领域涉及：G06T7/73；该发明授权一种基于几何和语义的视觉定位与建图方法、系统、设备及介质是由孙伟;薄建昊设计研发完成，并于2023-08-25向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种基于几何和语义的视觉定位与建图方法、系统、设备及介质在说明书摘要公布了：一种基于几何和语义的视觉定位与建图方法、系统、设备及介质，方法包括：将原始图像输入MaskR‑CNN网络模型中，分割出实例标签，获得图像全部动态对象掩膜；将原始图像输入GCN网络模型提取全部特征点；对图像二进制掩膜和全部特征点计算每个关键点的语义分割动态概率；对原始图像场景的动态对象剔除，对图像跟踪；对当前图像帧判别，筛选语义方法未能剔除的动态特征；将处理完全的图像帧输入跟踪与建图线程，通过逐帧的关联实现对相机位姿估计；对全局地图回环检测和全局BundleAdjustment的优化；系统、设备及介质用于实现该方法；本发明提高视觉SLAM系统在现实高动态场景中定位与建图的准确性和鲁棒性，减少不良和不稳定的数据关联，提高智能机器人执行任务的成功率。

本发明授权一种基于几何和语义的视觉定位与建图方法、系统、设备及介质在权利要求书中公布了：1.一种基于几何和语义的视觉定位与建图方法，其特征在于：包括以下步骤： 步骤S1：将原始图像输入到MaskR-CNN网络模型中，对原始图像进行逐像素的语义分割，得到实例标签和图像的二进制掩膜，分割出的实例标签用于跟踪不同的对象，根据图像的二进制掩膜获得原始图像场景中出现的全部动态对象； 步骤S2：将原始图像输入到GCN网络模型中，对原始图像中的特征进行提取，得到图像上的全部特征点； 步骤S3：对步骤S1中MaskR-CNN网络模型获取的图像的二进制掩膜和步骤S2中GCN网络模型获取的全部特征点，使用二项式逻辑回归模型计算每个关键点的语义分割动态概率，对于图像的二进制掩膜中概率小于0.75的特征点被认为是静态特征点，得到处理后的图像中的特征点； 步骤S4：通过步骤S1中MaskR-CNN网络模型获取的图像的二进制掩膜对原始图像场景中的动态对象进行剔除后，使用步骤S3获得处理后的图像中的特征点进行定位，得到当前帧图像的关键帧序列； 步骤S5：将当前帧图像特征与步骤S4中获得的对应的关键帧序列中选取的最高重叠关键帧的特征的角度和距离进行比较，若两个帧图像的特征角度超过预设的阈值，则认为当前帧图像特征为动态特征，在特征角度未超过阈值的情况下，则判断深度差是否超过预设的阈值，若深度差超过一定阈值，则认为是动态特征，否则认为特征是静态特征，比较完成后，得到处理完全的图像中的静态特征点； 步骤S6：将步骤S5处理完全的图像中的静态特征点输入到跟踪与建图线程中，通过逐帧的关联对相机位姿估计，完成建图工作，得到全局地图； 步骤S7：对步骤S6得到的全局地图进行回环检测和全局BundleAdjustment的优化，优化全局地图定位的精确性。

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