买专利卖专利找龙图腾，真高效！ 查专利查商标用IPTOP,全免费！专利年费监控用IP管家,真方便！

龙图腾网获悉中山大学申请的专利一种基于地面分割网络的多特征室内视觉定位方法及系统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：CN118887288B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-09-05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：202410947916.1，技术领域涉及：G06T7/73；该发明授权一种基于地面分割网络的多特征室内视觉定位方法及系统是由朱祥维;周楠浩;沈丹;孙仕海;吴万基;徐奕禹;李沛静设计研发完成，并于2024-07-16向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种基于地面分割网络的多特征室内视觉定位方法及系统在说明书摘要公布了：本申请涉及室内定位技术领域，公开了一种基于地面分割网络的多特征室内视觉定位方法及系统，其方法包括获取包含环境信息的初始图像；基于初始图像，提取点特征、线特征和面特征；将当前帧的点特征、线特征和面特征分别与前一关键帧中的点特征、线特征和面特征进行匹配，计算匹配误差，并优化得到估计位姿；根据估计位姿，判断当前帧是否为新的关键帧；若当前帧为新的关键帧，则基于预设的全卷积网络模型对初始图像进行语义分割，得到地面语义蒙版图，并利用地面语义蒙版图剔除当前帧中位于地面的动态点特征和动态线特征；执行局部建图操作。本申请具有提高定位方法精度和鲁棒性，辅助智能机器人进行更精准与更快速定位的效果。

本发明授权一种基于地面分割网络的多特征室内视觉定位方法及系统在权利要求书中公布了：1.一种基于地面分割网络的多特征室内视觉定位方法，其特征在于，包括以下步骤， 获取包含环境信息的初始图像； 基于所述初始图像，提取点特征、线特征和面特征；其中，基于所述初始图像，提取线特征的步骤包括， 采用增强边缘绘制算法，通过高斯滤波对所述初始图像进行噪声抑制，得到降噪图像； 计算所述降噪图像的梯度幅值和边缘方向图； 基于所述梯度幅值和所述边缘方向图，提取所述降噪图像的锚点； 利用增强路由算法连接所述锚点，获得所述初始图像的线特征，其中，若上一个像素点到当前像素点的边缘方向发生改变，则从候选边缘点中删除产生对角线的像素点； 将当前帧的点特征、线特征和面特征分别与前一关键帧中的点特征、线特征和面特征进行匹配，计算匹配误差，并通过非线性优化得到估计位姿； 根据所述估计位姿，判断当前帧是否为新的关键帧； 若当前帧为新的关键帧，则基于预设的全卷积网络模型对所述初始图像进行语义分割，得到地面语义蒙版图，并利用所述地面语义蒙版图剔除所述当前帧中位于地面的动态点特征和动态线特征，得到优化帧； 利用所述优化帧执行局部建图操作； 其中，利用增强路由算法连接所述锚点，获得所述初始图像的线特征的步骤前，还包括： 测试不同长度的候选线段，得到候选线段的线段长度； 预设跳跃长度，判断任一候选线段的线段长度是否大于所述跳跃长度； 当所述候选线段的线段长度大于所述跳跃长度时，判断与所述候选线段对齐且距离当前像素存在目标数量的拟跳转像素的另一像素是否位于所述初始图像内，其中，所述拟跳转像素的目标数量＝所述跳跃长度的长度值； 当与所述候选线段对齐且距离当前像素存在目标数量的拟跳转像素的另一像素位于所述初始图像内，判断沿边缘方向连接所述锚点时，是否至少存在目标数量的扩展像素，其中，所述扩展像素的目标数量＝所述跳跃长度的长度值； 当沿边缘方向连接所述锚点时至少存在目标数量的扩展像素，则判断所述扩展像素是否与所述候选线段完全对齐； 当所述扩展像素与所述候选线段完全对齐，连接锚点时自动跳过预设的最小不连续性部分，获得所述初始图像的线特征。

如需购买、转让、实施、许可或投资类似专利技术，可联系本专利的申请人或专利权人中山大学，其通讯地址为：510275 广东省广州市新港西路135号；或者联系龙图腾网官方客服，联系龙图腾网可拨打电话0551-65771310或微信搜索“龙图腾网”。