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龙图腾网获悉燕山大学申请的专利一种基于目标跟踪的动态场景双目视觉SLAM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：CN116052046B 。

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：202310038970.X，技术领域涉及：G06V20/40；该发明授权一种基于目标跟踪的动态场景双目视觉SLAM方法是由丁伟利;裴子琦;华长春;陈泰宇设计研发完成，并于2023-01-12向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种基于目标跟踪的动态场景双目视觉SLAM方法在说明书摘要公布了：本发明公开了一种基于目标跟踪的动态场景双目视觉SLAM方法，属于同步定位与地图构建领域，在远端采用嵌入式设备控制安装在运动体上的随动云台相机并采集图像，在服务端使用嵌入式设备部署算法，算法采用结合目标跟踪的SLAM算法排除视野内运动体自身的遮挡机构和动态物体的干扰，减小位姿计算和地图构建的误差。本发明不仅能够对动态物体进行目标检测与分割，还能够对视野遮挡物体进行分割，基于轻量目标检测网络和分布式的结构，减少资源消耗，使得算法可以部署在嵌入式设备上。

本发明授权一种基于目标跟踪的动态场景双目视觉SLAM方法在权利要求书中公布了：1.一种基于目标跟踪的动态场景双目视觉SLAM方法，其特征在于：在远端采用嵌入式设备控制安装在运动体上的随动云台相机并采集图像，在服务端使用嵌入式设备部署算法，算法采用结合目标跟踪的SLAM算法排除视野内运动体自身的遮挡机构和动态物体的干扰；所述SLAM方法包括以下步骤： 步骤1，SLAM算法双目初始化与目标检测网络读取训练模型信息； 步骤2，远程随动采集双目彩色视频图像； 步骤3，目标跟踪网络对双目彩色视频图像进行目标检测及跟踪，将结果送入SLAM线程作后续处理； 步骤4，SLAM线程对双目彩色图像进行预处理，提取角点后，使用光流匹配双目关键点并计算深度信息； 步骤5，使用步骤3中的目标跟踪结果，将关键点分类为静态点和待筛选点； 步骤6，对步骤5中的静态点进行对极几何约束去除多余外点，使用PnP算法求解位姿信息； 步骤7，对步骤5中的待筛选点，使用动态点筛选方法筛选出真正的动态点； 步骤8，对步骤7中动态点进行删除，并删除当前帧与该点的共视关系，对静态点进行合并； 步骤9，更新当前帧的信息，包括关键点、地图点以及其共视关系；基于位姿进行局部优化；如果当前帧是关键帧，则进行回环检测。

如需购买、转让、实施、许可或投资类似专利技术，可联系本专利的申请人或专利权人燕山大学，其通讯地址为：066004 河北省秦皇岛市海港区河北大街438号；或者联系龙图腾网官方客服，联系龙图腾网可拨打电话0551-65771310或微信搜索“龙图腾网”。

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