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龙图腾网获悉浙江工业大学申请的专利一种面向动态场景的轻量级视觉语义里程计量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：CN115273080B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-10-28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：202210906765.6，技术领域涉及：G06V20/70；该发明授权一种面向动态场景的轻量级视觉语义里程计量方法是由欧县华;董翔宇;游仲南;吴鸿志;陈强;何熊熊设计研发完成，并于2022-07-29向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种面向动态场景的轻量级视觉语义里程计量方法在说明书摘要公布了：一种面向动态环境的轻量级视觉语义里程计量方法，首先，采集RGB图像和Depth图像，分别发送给ORB特征提取线程、语义分割线程和深度轮廓检测线程；其次，通过静态和动态先验目标，并且等待深度轮廓掩膜的边界扩展结果；同时，基于深度图像的深度梯度，确定目标的大致形状，并且绘制深度掩膜，然后基于形态学处理对深度掩膜进行膨胀，以扩展由于相机精度造成的掩膜边界模糊，并和动态目标的语义分割结果进行像素级的图像边缘融合，获得修正后的掩膜；然后，基于修正后掩膜的动态目标的灰度区域剔除动态掩膜内的特征点，并利用余下的静态特征点结合语义标签构建语义点云地图。本发明提高语义SLAM的实时性和语义特征提取的效率。

本发明授权一种面向动态场景的轻量级视觉语义里程计量方法在权利要求书中公布了：1.一种面向动态环境的轻量级视觉语义里程计量方法，其特征在于，所述方法包括以下步骤： 步骤1，通过RGB-D相机采集RGB图像和Depth图像，并将RGB图像分别发送给ORB特征提取线程和语义分割线程，将Depth图像帧发送给深度轮廓检测线程； 步骤2，ORB特征提取线程根据发送过来的RGB图像帧提取每帧图像的ORB特征，并根据极线约束检测动态特征点，然后等待语义分割线程的动态目标分割结果； 步骤3，语义分割线程首先利用轻量化语义分割网络分割传送过来的每帧RGB图像，获取分割后的图像掩膜，并且等待深度轮廓检测线程的深度掩膜结果； 步骤4，深度轮廓检测线程通过遍历每个像素的深度值获取深度梯度，从而确定相近深度的目标，并且生成深度掩膜，然后基于形态学处理对深度掩膜进行膨胀，以扩展由于相机精度造成的掩膜边界模糊，并发送给图像边界融合模块； 步骤5，图像边界融合模块接收到轻量化语义分割网络的场景分割结果和深度轮廓扩展后的深度掩膜，基于加权平均法融合掩膜，实现动态掩膜修正； 步骤6，利用步骤5修正后的掩膜和步骤2初步筛选出的动态特征点确定最终的动态特征点并剔除，将剩余的静态特征点输入视觉里程计模块构建语义点云地图； 所述步骤4的过程如下： 深度轮廓检测线程接收到发送过来的Depth图像帧，进行深度掩膜的创建工作；分为粗遍历和精遍历两部分；首先进行粗遍历，使用30×30的滑块，步幅为30遍历Depth图像，记录滑块中的深度值： D＝dx:x+29,y:y+297其中，D表示对应像素的深度值，x和y分别表示对应像素的横坐标和纵坐标； 对于边界的像素点，滑块可以随边界像素块的大小改变，即 其中，n为滑块的长度，m为滑块的宽度； 遍历完一张深度图像后，将连续相近的深度梯度范围内的深度图像归为一类： Objn，n＝1,2,3,4,……,k9 其中，Objn表示类别； 接着，对图像进行去噪处理，去除一些小于1000像素孤立的图像块；其次进行精遍历，基于粗遍历得到的深度值，利用语义分割获取的动态先验掩膜对深度像素进行进一步的标注，赋予深度图像块标签，并且对粗遍历得到的深度图像分类，基于灰度重心法对具有先验动态目标标签的深度图像块进行亚像素边界提取，以进一步明确目标掩膜边界，如下 其中，Ix，y表示灰度图像，x，y表示图像的像素坐标，S表示待提取的目标，x0，y0表示灰度重心坐标；由此得到细化边界后的动态目标深度掩膜； 最后，基于形态学膨胀法进一步扩展深度掩膜，以防止发生动态噪声点泄露的问题；将细化边界后的深度图像进行灰度化处理，遍历动态目标的图像块，像外扩张一定的距离，直到阈值τ停止。

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