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龙图腾网获悉中国电子科技南湖研究院申请的专利一种基于多传感器融合的实时动态语义建图方法与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：CN115661341B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-11-25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：202211260872.2，技术领域涉及：G06T17/00；该发明授权一种基于多传感器融合的实时动态语义建图方法与系统是由高爽;徐臻;王帅帅;武胜设计研发完成，并于2022-10-14向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种基于多传感器融合的实时动态语义建图方法与系统在说明书摘要公布了：本发明公开了一种基于多传感器融合的实时动态语义建图方法与系统，包括：提取彩色图像序列中每一帧彩色图像的特征点，得到第一特征点集，通过语义分割网络对彩色图像序列和深度图像序列逐帧进行语义分割，得到各帧的语义分割结果；通过动态物体分割网络对事件帧序列逐帧进行动态物体分割，得到各帧的动态物体区域，基于第一特征点集去除各帧动态物体区域内的特征点，得到第二特征点集；将第二特征点集中的每一帧与前一帧的特征点进行特征匹配，并结合非线性优化方法得到全局最优相机位姿序列；基于语义分割结果、全局最优相机位姿序列和深度图像完成语义八叉树建图。本发明显著提高语义建图的准确性和实时性。

本发明授权一种基于多传感器融合的实时动态语义建图方法与系统在权利要求书中公布了：1.一种基于多传感器融合的实时动态语义建图方法，其特征在于，所述基于多传感器融合的实时动态语义建图方法，包括： 步骤1、训练语义分割网络和动态物体分割网络，包括： 将语义分割网络先基于公开数据集进行训练，训练后利用深度相机采集并标注的彩色图像和深度图像进行微调，得到的网络权重加载至语义分割网络，完成语义分割网络的训练； 将动态物体分割网络先基于合成数据集进行训练，训练后利用事件相机采集并标注的事件帧进行微调，得到的网络权重加载至动态物体分割网络，完成动态物体分割网络的训练； 步骤2、获取目标环境的彩色图像、深度图像以及事件帧，基于时间戳匹配图像，得到彩色图像序列、深度图像序列和事件帧序列； 步骤3、提取彩色图像序列中每一帧彩色图像的特征点，得到第一特征点集，通过所述语义分割网络对所述彩色图像序列和深度图像序列逐帧进行语义分割，得到各帧的语义分割结果，所述语义分割结果包括彩色图像的语义mask和置信度； 步骤4、通过所述动态物体分割网络对所述事件帧序列逐帧进行动态物体分割，得到各帧的动态物体区域，基于所述第一特征点集去除各帧动态物体区域内的特征点，得到第二特征点集； 步骤5、将所述第二特征点集中的每一帧与前一帧的特征点进行特征匹配，并结合非线性优化方法得到全局最优相机位姿序列； 步骤6、基于所述语义分割结果、全局最优相机位姿序列和深度图像完成语义八叉树建图。

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国电子科技南湖研究院，其通讯地址为：314002 浙江省嘉兴市南湖区七星街道灵湖南路东200米清风榻；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”。

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