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龙图腾网获悉南京航空航天大学申请的专利一种基于同伦延拓的深度学习双目视觉里程计方法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：CN118644545B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-09-30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：202410677249.X，技术领域涉及：G06T7/70；该发明授权一种基于同伦延拓的深度学习双目视觉里程计方法是由李志宇;李宏光;王从庆;金凌云;高艳辉;刘蓉设计研发完成，并于2024-05-29向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种基于同伦延拓的深度学习双目视觉里程计方法在说明书摘要公布了：本发明公开了一种基于同伦延拓的深度学习双目视觉里程计方法，具体涉及视觉里程计算法技术领域，采用深度学习的方法学习一个初始解的选择策略，将位姿求解问题转换为分类问题。利用深度学习模型选择出一个初始的可能解，基于同伦延拓在所建立的五点法问题空间上进行跟踪，最终得到五点法问题的最终解。本发明将视觉里程计技术与同伦延拓、深度学习技术相结合，能够提升视觉里程计方法的运行效率和鲁棒性。

本发明授权一种基于同伦延拓的深度学习双目视觉里程计方法在权利要求书中公布了：1.一种基于同伦延拓的深度学习双目视觉里程计方法，由双目相机提取周围环境的图像信息，并计算每一帧图像上的特征点在三维世界坐标系下的三维坐标，将计算好的特征点的三维坐标分别投影到双目相机归一化平面上，得到所有特征点的归一化二维坐标，在左右目图像上进行特征点的跟踪与匹配，得到匹配后的跟踪点对；对左目图像进行5等分，提取5对相机归一化平面上的特征点对的总共10个特征点，将其展开为20维的向量，作为深度学习模型的输入； 深度学习模型由7层多层感知器组成，前六层的激活函数为PReLU，在最后一层后加入dropout层以避免深度学习训练过程中的过拟合的问题，最后输出6维度的向量；深度学习模型输入为得到的20维的向量，深度学习模型输出为7维的向量其中前6维为位姿初解，第7维p0＝p为同伦函数的初值，其特征在于：深度学习模型的输出为7维向量，前6维作为位姿初解，最后1维为视觉里程计建模的五点法问题的待优化的初值；通过同伦延拓进行位姿初解的跟踪与矫正，得到位姿终解；重复位姿初解的跟踪与矫正步骤直至得到5个位姿终解，随后通过位姿终解滑窗优化计算位姿终解的平均值与标准差，并判断位姿终解是否可靠； 位姿初解的跟踪与矫正引入了同伦参数，从位姿初解出发，跟踪一条可微的初解分布函数st，使追踪到的问题位姿终解对满足Hs,t＝0；位姿初解的跟踪步骤采用四阶龙格库塔法，位姿初解的矫正步骤采用高斯牛顿法，总共迭代三次。

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