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龙图腾网获悉南京邮电大学申请的专利一种具有CNN辅助特征提取的SLAM方法、装置及储存介质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：CN116563519B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2026-03-27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：202310491922.6，技术领域涉及：G06V10/24；该发明授权一种具有CNN辅助特征提取的SLAM方法、装置及储存介质是由杨学斌;王哲;张文艺;杜关祥设计研发完成，并于2023-05-05向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种具有CNN辅助特征提取的SLAM方法、装置及储存介质在说明书摘要公布了：本发明公开了一种具有CNN辅助特征提取的SLAM方法、装置及储存介质，属于计算机视觉技术领域，包括：获取连续多帧RGB图像当前帧的ORB特征点；当连续多帧RGB图像当前帧质量满足预设条件时，则获取RGB图像当前帧的LoFTR特征点；对ORB特征点和LoFTR特征点进行筛选匹配。本发明在连续多帧RGB图像当前帧质量满足预设条件时，才获取RGB图像当前帧的LoFTR特征点，避免了在连续多帧RGB图像当前帧质量不满足预设条件时一直获取LoFTR特征点，在减轻设备压力的同时，提高了实时性，结合LoFTR特征点和ORB特征点进行匹配，解决了传统的特征点法在缺乏纹理、运动模糊等恶劣场景下，容易出现追踪丢失，定位效果较差的问题。

本发明授权一种具有CNN辅助特征提取的SLAM方法、装置及储存介质在权利要求书中公布了：1.一种具有CNN辅助特征提取的SLAM方法，其特征在于，包括： 获取连续多帧RGB图像当前帧的ORB特征点； 当连续多帧RGB图像当前帧质量满足预设条件时，则获取RGB图像当前帧的LoFTR特征点； 所述获取RGB图像当前帧的LoFTR特征点的方法为： 获取当前帧图像与上一帧关键帧图像的粗层次特征； 将当前帧图像的粗层次特征与上一帧关键帧图像的粗层次特征进行匹配，包括： 获取各粗层次特征之间匹配得分矩阵并计算匹配概率； 根据匹配概率获取最优的粗层次特征匹配集； 基于粗层次特征匹配结果，对当前帧图像与上一帧关键帧图像进行细层次特征匹配； 输出RGB图像当前帧的LoFTR特征点； 所述RGB图像当前帧质量的计算公式为： ； 其中，err为地图点向当前帧的重投影误差，为每帧特征点的上限值，n为非极大值抑制后的当前帧特征点数量，为上一帧关键帧出现到当前帧的时间，为各项指标的权重，根据实际场景调整各项指标的权重； 对ORB特征点和LoFTR特征点进行筛选匹配，包括： 筛选LoFTR特征点； 将筛选过的LoFTR特征点与ORB特征点置于同一个图像坐标系下再次筛选，获取特征点集合；具体的，对当前帧图像进行四叉树筛选，其中，对于每个node，保留特征点的策略如下：优先保留使用高响应阈值提取的ORB特征点，如果没有ORB特征点则保留掩码内的LoFTR特征点，如果没有LoFTR特征点，则最后才保留低响应阈值提取的ORB特征点；根据特征点集合中不同类型的特征点进行匹配，具体的：对于特征点集合中的LoFTR特征点，则进行暴力匹配；使用KNN算法来计算LoFTR特征点描述子之间的欧氏距离，进而实现当前帧与上一帧关键帧之间的特征点匹配； 对于特征点集合中的ORB特征点，首先，通过假设速度恒定，将上一帧关键帧关键点投影到当前帧，并在局部窗口中搜索匹配项，若失败，则尝试使用词袋BoW在当前帧和上一帧关键帧之间查找匹配项。

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