塔里木大学王田田获国家专利权
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龙图腾网获悉塔里木大学申请的专利一种果园环境下基于融合GCNv2网络的双目视觉SLAM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：CN119963961B 。
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：202510040656.4，技术领域涉及：G06V10/80；该发明授权一种果园环境下基于融合GCNv2网络的双目视觉SLAM方法及系统是由王田田;安一文设计研发完成，并于2025-01-10向国家知识产权局提交的专利申请。
本一种果园环境下基于融合GCNv2网络的双目视觉SLAM方法及系统在说明书摘要公布了：本发明公开了一种果园环境下基于融合GCNv2网络的双目视觉SLAM方法及系统，包括：使用双目摄像头拍摄果园环境的立体图像对；采用立体匹配算法生成深度图作为标签，构建包含注意力机制和多尺度特征融合的GCNv2网络架构并进行训练；输入果园环境图像并提取关键点，通过描述符匹配找到左右图像对应关系，利用GCNv2网络预测的深度图为每个匹配关键点分配对应的深度值；过滤特征点结合深度信息进行地图更新；回环检测并进行几何一致性检查，执行BA全局优化算法修正整个轨迹和地图中的误差；本发明提供了一种高效、鲁棒且适用于果园环境的双目视觉SLAM方法以提升机器人在复杂果园环境中的导航能力和自动化水平。
本发明授权一种果园环境下基于融合GCNv2网络的双目视觉SLAM方法及系统在权利要求书中公布了：1.一种果园环境下基于融合GCNv2网络的双目视觉SLAM方法，其特征在于，包括以下步骤： S1.收集高质量立体图像对，使用高分辨率双目摄像头系统，在不同时间、天气条件下拍摄果园环境的立体图像对； S2.采用立体匹配算法为每一对立体图像生成精确的深度图作为标签，构建包含注意力机制和多尺度特征融合的GCNv2网络架构，并进行训练； S3.输入果园环境双目视觉图像并应用ORB特征检测算法提取关键点，并通过描述符匹配找到左右图像之间的对应关系，利用训练好的GCNv2网络预测的深度图，为每个匹配的关键点分配对应的深度值； S4.根据深度值过滤掉不稳定的特征点，将经过筛选的特征点连同其深度值一起加入到当前的地图表示中进行地图更新； S5.通过比较新观测到的场景与已有地图中的位置，寻找回环机会并进行几何一致性检查，一旦确认回环存在，执行BA全局优化算法修正整个轨迹和地图中的误差。
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