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龙图腾网获悉厦门大学申请的专利基于室内建筑框架约束的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：CN116030335B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-12-02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：202211559144.1，技术领域涉及：G06V20/00；该发明授权基于室内建筑框架约束的视觉定位方法及系统是由王程;胡倩;刘伟权设计研发完成，并于2022-12-06向国家知识产权局提交的专利申请。

本基于室内建筑框架约束的视觉定位方法及系统在说明书摘要公布了：本发明提供基于室内建筑框架约束的视觉定位方法及系统，方法包括获取待处理图像，待处理图像包括第一相机图像和第二相机图像；对待处理图像进行建筑框架提取，以得到语义平面图；同时对待处理图像进行特征点和特征描述子提取，以得到特征点及其对应的特征描述子；构建特征点匹配模型，并将第一相机图像对应的语义平面图、每个特征点及其对应的特征描述子和第二相机图像对应的语义平面图、每个特征点及其对应的特征描述子作为数据集对特征点匹配模型进行训练；基于训练好的特征点匹配模型对待匹配的相机图像进行匹配，以得到待匹配的相机图像的对应点，以便根据待匹配的相机图像的对应点进行相机位姿估计；从而降低动态物体的干扰，提高定位效果。

本发明授权基于室内建筑框架约束的视觉定位方法及系统在权利要求书中公布了：1.一种基于室内建筑框架约束的视觉定位方法，其特征在于，包括以下步骤： 获取待处理图像，其中，所述待处理图像包括第一相机图像和第二相机图像； 对所述待处理图像进行建筑框架提取，以得到与所述待处理图像大小一致的语义平面图； 对所述待处理图像进行特征点和特征描述子提取，以得到所述待处理图像中的每个特征点及其对应的特征描述子； 构建特征点匹配模型，并将所述第一相机图像对应的语义平面图、每个特征点及其对应的特征描述子和所述第二相机图像对应的语义平面图、每个特征点及其对应的特征描述子作为数据集对所述特征点匹配模型进行训练； 基于训练好的特征点匹配模型对待匹配的相机图像进行匹配，以得到所述待匹配的相机图像的对应点，以便根据所述待匹配的相机图像的对应点进行相机位姿估计； 其中，对所述待处理图像进行建筑框架提取，以得到与所述待处理图像大小一致的语义平面图，包括： 基于改进的ResNet101网络对所述待处理图像进行建筑框架提取，以便将所述待处理图像根据不同建筑内饰面分割为由多个小语义平面组成的语义平面图； 其中，将ResNet的最后一个average-pooling替换为max-pooling,并把1×1的卷积层改为全连接层对像素进行分类； 其中，在对所述特征点匹配模型进行训练时，包括： 采用位置编码将每个特征点的位置信息映射到高维向量中，以便将所述位置信息与其对应的特征描述子融合； 通过注意力机制提升融合后的特征描述子的感受野，以便增强第一相机图像和第二相机图像的特征交流； 构建特征描述子的相似度矩阵，以得到所述第一相机图像和所述第二相机图像的对应点集； 根据所述对应点集得到所述第一相机图像和所述第二相机图像对应的所述语义平面图的置信度； 根据每一对对应点的真实值构建第一损失函数，以及根据所述第一相机图像和所述第二相机图像的对应点集和所述语义平面图的置信度构建第二损失函数，以便根据所述第一损失函数和所述第二损失函数得到最终的损失函数。

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