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龙图腾网获悉山东建筑大学申请的专利基于伪语义分割的动态环境视觉导航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：CN120852524B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2026-01-06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：202511349378.7，技术领域涉及：G06T7/73；该发明授权基于伪语义分割的动态环境视觉导航定位方法及系统是由宁一鹏;范金龙;杨振;郭郑伟;高菲菲;李杰;袭肖明;桑文刚;王薇薇;柴大帅;杨涛;于明卫设计研发完成，并于2025-09-22向国家知识产权局提交的专利申请。

本基于伪语义分割的动态环境视觉导航定位方法及系统在说明书摘要公布了：本发明涉及导航定位技术领域，提出了一种基于伪语义分割的动态环境视觉导航定位方法及系统，包括：获取视觉图像后，基于当前帧特征点分布及与前一帧匹配数量，自适应确定阈值并提取特征点；利用深度学习模型检测动态目标，提取候选框内特征点深度信息并通过高斯混合模型聚类划定动态区域，生成动态物体分割掩码；在掩码外提取特征点并计算基于动态概率的权重，将特征点权重引入非线性优化目标函数，进行帧间跟踪以估计相机位姿，并构建高精度SLAM地图。本发明通过引入自适应特征提取阈值、结合深度聚类生成动态掩码并引入特征点权重优化机制，有效提升了系统在动态场景中的鲁棒性与精度。

本发明授权基于伪语义分割的动态环境视觉导航定位方法及系统在权利要求书中公布了：1.基于伪语义分割的动态环境视觉导航定位方法，其特征在于，包括如下步骤： 针对获取的待处理视觉图像，基于当前帧图像的特征点分布及当前帧与前一帧图像之间特征点的匹配数量，确定特征提取的自适应阈值，提取当前帧图像的特征点；基于当前帧的特征点分布及当前帧与相邻上一帧图像之间特征点的匹配数量，确定特征提取的自适应阈值的方法，包括如下步骤： 基于当前帧图像的特征点分布，假设特征点置信度分布符合高斯分布，计算期望和方差，进而计算特征点提取数量下限作为基础置信度阈值； 基于当前帧与前一帧图像之间的特征点匹配数量，采用Sigmoid函数将匹配数量映射为阈值增量项，并与基础置信度阈值相加，生成特征提取的自适应阈值； 针对获取的视觉图像，通过深度学习模型检测动态目标，并提取动态目标的候选框内的特征点的深度信息，采用高斯混合模型深度聚类划定动态区域，生成动态物体的分割掩码，包括如下步骤： 以候选框内的深度值为样本，采用高斯混合模型对样本分布进行建模； 采用期望最大化算法来估计高斯混合模型的模型参数； 基于估计参数后的高斯混合模型，计算候选框内每个深度值属于各高斯成分的后验概率，将深度分布偏离背景分布的像素划定为动态物体区域，生成动态物体的初步分割掩码； 针对初步分割掩码的边界，基于边界内外点的深度值差值对初步分割掩码进行评估，当不满足要求，重新生成分割掩码，直到生成的动态物体的分割掩码满足要求； 对于同一帧图像中多个候选框，合并各自生成的掩码，形成完整的动态物体的分割掩码，并采用形态学腐蚀操作优化掩码边界，得到最终的动态物体的分割掩码； 针对当前帧图像，提取在分割掩码外的特征点，基于特征点动态概率计算每个提取的特征点的权重； 将特征点的权重引入非线性优化目标函数，针对分割掩码外的特征点进行帧间跟踪以估计相机位姿，基于相机位姿与分割掩码外的特征点，在非线性优化目标函数下构建SLAM地图。

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山东建筑大学，其通讯地址为：250000 山东省济南市历城区临港开发区凤鸣路1000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”。

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