买专利卖专利找龙图腾，真高效！ 查专利查商标用IPTOP,全免费！专利年费监控用IP管家,真方便！

龙图腾网恭喜西南科技大学申请的专利一种基于霍夫变换的双阶段关键区域语义地图构建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：CN119229216B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-03-11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：202411722079.9，技术领域涉及：G06V10/764；该发明授权一种基于霍夫变换的双阶段关键区域语义地图构建方法是由霍建文;王柳斌;黎雨欣;张平;谭立国设计研发完成，并于2024-11-28向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种基于霍夫变换的双阶段关键区域语义地图构建方法在说明书摘要公布了：本发明公开了一种基于霍夫变换的双阶段关键区域语义地图构建方法，针对现有无人机环境建模涉及大量计算，并不总能保证在当前可用的机载计算设备上实现对实际测距图像的实时处理的问题，提出了双阶段线性平面提取方法，在第一阶段将原始点云的三维空间分解为二维平面子空间，并将三维空间中平面对象的搜索问题转换为二维子空间（扫描平面）中直线段的搜索问题，从而通过降低搜索对象和搜索空间的维度，显著减少计算量；第二阶段同样不涉及大量计算，因为平面对象的搜索不是基于原始点云，而是基于在第一阶段提取出的直线段，这些直线段的数量远少于原始图像中的点数，进一步减少了计算量，进而提高了无人机在工业城市环境中的自主任务执行效率。

本发明授权一种基于霍夫变换的双阶段关键区域语义地图构建方法在权利要求书中公布了：1.一种基于霍夫变换的双阶段关键区域语义地图构建方法，其特征在于，包括以下步骤：S1、采集无人机外部环境的立体测距图像；S2、将立体测距图像按不同的扫描角度进行分层，得到多层扫描平面；S3、在每层扫描平面中采用二维霍夫变换进行线段提取，得到线段子集；S4、对每个线段子集中被错误聚类的线段进行重新聚类，得到每层扫描平面的点子集；S5、根据每层扫描平面的点子集构建平面方程，进而构建关键区域的语义地图；S6、确定无人机的位移，对语义地图进行增量更新；所述步骤S2包括以下分步骤：S21、建立无人机所在空间的空间坐标系，绕轴旋转获得不同的扫描角度；S22、将立体测距图像按不同的扫描角度进行分层；S23、将分层的点云投影至二值平面图像中，得到多层扫描平面；所述步骤S3包括以下分步骤：S31、在每层扫描平面中采用二维霍夫变换进行线段提取，并统计提取的线段与轴上的交点；S32、构建累加函数，其值为与轴有同一交点的线段数量；S33、根据累加函数的值，在轴上的局部区间内提取交点直方图的局部最大值，对与轴有同一交点的线段进行聚类，得到线段子集；所述步骤S31中的二维霍夫变换公式为： ；其中表示原点到线段的垂直距离，表示垂线与轴之间的角度，表示扫描平面内的坐标；所述步骤S4包括以下分步骤：S41、统计每个线段子集中的线段与平面的交点；S42、将与平面的交点在同一直线上的线段进行重新聚类，得到属于同一扫描平面的线段；S43、根据属于同一扫描平面的线段得到该层扫描平面的点子集；所述步骤S6包括以下分步骤：S61、将每层扫描平面与现有数据库中的平面进行匹配，得到对在无人机局部坐标系和全局坐标系中相互对应的平面组成的列表： ；其中表示第个平面在无人机局部坐标系下的单位法向量，表示第个平面在全局坐标系下的单位法向量，表示平面上任意一点在无人机局部坐标系下的方向向量，表示平面上任意一点在全局坐标系下的方向向量，表示第个平面到无人机局部坐标系原点的距离，表示第个平面到全局坐标系原点的距离；S62、根据所述列表构建超定的非线性方程组： ；其中表示第个平面到无人机局部坐标系原点的向量，表示无人机局部坐标系与全局坐标系之间的位移向量，表示无人机局部坐标系相对全局坐标系之间的旋转矩阵，；S63、求解所述非线性方程组，得到无人机的位移；S64、根据无人机的位移确定新的平面，并根据新的平面对语义地图进行增量更新。

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西南科技大学，其通讯地址为：621010 四川省绵阳市涪城区青龙大道59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”。