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龙图腾网获悉同济人工智能研究院(苏州)有限公司申请的专利一种基于事件和帧的异步特征跟踪方法和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：CN115546681B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2026-03-13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：202211141601.5，技术领域涉及：G06V20/40；该发明授权一种基于事件和帧的异步特征跟踪方法和系统是由邓若愚;胡尚薇设计研发完成，并于2022-09-20向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种基于事件和帧的异步特征跟踪方法和系统在说明书摘要公布了：本申请提供一种基于事件和帧的异步特征跟踪方法和系统，方法包括：基于FAST角点检测的特征块初始化方法，基于事件信息积分的光流和仿射变换优化方法更新特征块位置，基于历史损失函数值的优化结果评估方法验证光流和仿射变换的有效性，基于最近邻搜索的特征块关联方法确定新的特征块初始化。该方法在公开数据集上进行评估，评估指标为特征初始化和特征丢失之间的时间间隔，即特征时间，反映跟踪器的鲁棒性。与原始方法相比，本发明在保证跟踪精度的同时，提高约10％～30％的特征时间，为视觉里程计等计算机视觉任务奠定基础。

本发明授权一种基于事件和帧的异步特征跟踪方法和系统在权利要求书中公布了：1.一种基于事件和帧的异步特征跟踪方法，其特征在于，包括如下步骤： 步骤1、在帧上使用基于决策树的FAST角点检测方法，并使用非极大值抑制得到初始化的特征点； 步骤2、在特征点周围的像平面提取特征块； 步骤3、建立事件相机生成事件的观测模型； 步骤4、利用观测模型，对事件流的极性信息积分，得到光度增量图像的观测值；所述事件流的极性信息积分，累加其位置落入特征块内的事件的极性信息； 步骤5、基于局部特征块光度不变性原理，由图像梯度、光流和仿射变换得到光度增量图像的预测值； 步骤6、基于两个归一化的光度增量图像的差值建立损失函数，使用非线性优化方法最小化损失函数得到特征块的运动参数，所述运动参数为光流和仿射变换； 步骤7、基于损失函数的历史值进行评估，判断所述运动参数的有效性； 步骤8、使用光流和仿射变换更新特征块的位置； 步骤9、初始化新的特征点后，遍历所有已存在的特征块，根据欧氏距离找到最近的初始特征点，并确保其距离低于阈值； 步骤10、以未匹配上的初始化特征点为中心提取新的特征块。

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同济人工智能研究院(苏州)有限公司，其通讯地址为：215000 江苏省苏州市相城区高铁新城青龙港路58号天成时代商务广场29、30层；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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