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龙图腾网获悉电子科技大学;电子科技大学(深圳)高等研究院申请的专利无人机轻量化语义视觉惯性里程计方法、介质及处理设备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：CN119879857B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-12-26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：202411843158.5，技术领域涉及：G01C11/02；该发明授权无人机轻量化语义视觉惯性里程计方法、介质及处理设备是由李浩;凡时财;邹见效设计研发完成，并于2024-12-13向国家知识产权局提交的专利申请。

本无人机轻量化语义视觉惯性里程计方法、介质及处理设备在说明书摘要公布了：本申请公开一种无人机轻量化语义视觉惯性里程计方法、介质及处理设备，方法包括：利用三分支语义分割网络对图像数据进行语义分割，得到潜在动态区域掩码；提取图像数据的多个特征点，对潜在动态区域掩码内的多个特征点进行运动一致性检查，筛选出静态特征点，对静态特征点进行特征跟踪，获取图像数据的特征点信息以及相机模块的位姿估计结果；获取运动状态数据的预积分信息，根据特征点信息、位姿估计结果以及预积分信息，对相机模块的状态参数进行优化得到最优位姿估计，根据最优位姿估计输出无人机的状态位姿信息。本申请能够满足动态环境下定位的高准确性和实时性，对计算资源的要求也显著降低，这有利于部署到计算资源受限的边缘设备。

本发明授权无人机轻量化语义视觉惯性里程计方法、介质及处理设备在权利要求书中公布了：1.一种无人机轻量化语义视觉惯性里程计方法，其特征在于，所述无人机包括用于实时采集图像数据的相机模块，以及用于采集运动状态数据的传感器，所述方法包括： 利用三分支语义分割网络对所述图像数据进行语义分割，得到潜在动态区域掩码；提取所述图像数据的多个特征点，对所述潜在动态区域掩码内的多个特征点进行运动一致性检查，筛选出静态特征点，对所述静态特征点进行特征跟踪，获取所述图像数据的特征点信息以及所述相机模块的位姿估计结果，其中所述三分支语义分割网络基于深度可分离卷积和坐标注意力机制构建； 获取所述运动状态数据的预积分信息，根据所述特征点信息、所述位姿估计结果以及所述预积分信息，对所述相机模块的状态参数进行优化得到最优位姿估计，根据所述最优位姿估计输出所述无人机的状态位姿信息； 所述状态参数包括位姿信息、速度信息和IMU偏差信息，其中所述IMU偏差信息包括加速度计偏差和陀螺仪偏差； 所述相机模块的位姿估计结果包括所述相机模块的位置信息和姿态信息，也即包括旋转矩阵和平移向量； 所述特征点信息包括所述特征点的位置信息、跟踪状态以及是否为所述静态特征点。

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