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龙图腾网获悉西安理工大学申请的专利基于事件对比度最大化的双目视觉里程计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：CN115375767B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2026-01-16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：202211082743.9，技术领域涉及：G06T7/73；该发明授权基于事件对比度最大化的双目视觉里程计方法是由刘兴华;薛韩君;高翔;赵宇男设计研发完成，并于2022-09-06向国家知识产权局提交的专利申请。

本基于事件对比度最大化的双目视觉里程计方法在说明书摘要公布了：本发明实施例是关于基于事件对比度最大化的双目视觉里程计方法，与传统的逐事件跟踪方法相比，提出了一种对比度最大化算法来解决事件和图像的数据关联，大大提高了事件流的计算速度；由于对比度最大化算法高度依赖于场景的深度，因此提出了一种鲁棒的Beta‑Gaussian分布深度滤波器，以获得比仅使用三角测量的深度估计更准确的线段模板深度；应用于公共事件相机数据集的评估实验，与ORB的视觉里程计算法相比，所提出的算法可以实现更好的性能并获得更低延迟的相机轨迹。

本发明授权基于事件对比度最大化的双目视觉里程计方法在权利要求书中公布了：1.基于事件对比度最大化的双目视觉里程计方法，其特征在于，包括： S1：对来自标准相机的图片进行预处理，建立事件对比度最大化的双目视觉里程计模型； S2：对来自事件相机的事件流和图片进行时间戳上的同步，根据事件的对应周期选择时空窗口； S3：对每一个时空窗口中的事件进行对比度最大化，并求模板对应事件之间的光流； 所述步骤S3具体如下： 通过对应特征点确定时空窗口后，使用对比度最大化算法将特征点x周围的事件集W与模板点集进行匹配；所有模板点与特征点x具有相同的光流，区域内所有像素的光流θ相同，并且特征点的光流在子时间间隔[t0，t1]内是恒定的；将时间间隔[t0,t1]内特征点x的光流定义为v；对于W中的事件ei；使用扭曲事件的图像IWE计算其在时间t0的位置X’k，公式如下： 公式5中，X’kj是第k个事件沿第j组光流扭曲后的位置；Ne表示事件的个数；δ表示狄拉克函数；Pkj表示第k个事件属于第j组光流的概率；Ijx表示光流对应的IWE； 事件通过图像对比度对齐，图像的对比度由锐度比色散度量定义，方差 公式6中，Ω是图像平面；μj是扭曲事件图像的平均值； 公式7中，μ表示步长；Nl表示簇数；θ为对应时空窗口中的光流； S4：利用IMU数据和计算出的光流去校正和更新模板边的位置； S5：利用Beta-Gaussian的滤波器对模板边的深度进行估计，并得到3D空间中的模板边的位置； S6：通过ICP位姿求解算法去估计事件相机的运动轨迹。

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