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！

龙图腾网恭喜北京工商大学申请的专利基于动态特征点匹配方法的室内环境DFPM-SLAM系统的实现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：CN115546478B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-05-13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：202211028073.2，技术领域涉及：G06V10/26；该发明授权基于动态特征点匹配方法的室内环境DFPM-SLAM系统的实现方法是由连晓峰;徐晨星;谭励;李林;朱嘉逸设计研发完成，并于2022-08-25向国家知识产权局提交的专利申请。

本基于动态特征点匹配方法的室内环境DFPM-SLAM系统的实现方法在说明书摘要公布了：本发明是一种基于动态特征点匹配方法的室内环境DFPM‑SLAM系统的实现方法，用于室内定位与地图构建。本发明基于ORB‑SLAM3框架实现室内环境DFPM‑SLAM系统，在跟踪子系统中加入关键帧评分选择机制模块，根据图像包含的特征点数量、旋转偏移度、与最近关键帧的相隔帧数量，对图像评分选取关键帧；设置MR‑DFPM子系统，基于模糊思想的切换概率方法来确定特征点状态，采用基于卡尔曼滤波的切换概率更新方法对动静态特征点准确划分，以剔除场景中的动态物体。本发明方法可实现准确剔除动态物体以解决跟踪丢失问题，且在室内动态场景下的绝对轨迹误差与相对姿态误差均有较大改善，能满足系统运行的实时性要求。

本发明授权基于动态特征点匹配方法的室内环境DFPM-SLAM系统的实现方法在权利要求书中公布了：1.一种基于动态特征点匹配方法的室内环境DFPM-SLAM系统的实现方法，其特征在于，所述方法基于ORB-SLAM3框架实现室内环境DFPM-SLAM系统，包括如下步骤：步骤一，在跟踪子系统中加入关键帧评分选择机制模块选取关键帧；所述的关键帧评分选择机制模块，首先根据设置的三项准则：包含的特征点数量、图像的旋转偏移度以及与最近关键帧的相隔帧数量，对输入图像序列的每帧图像进行评分，然后对三种评分归一化加权求和，与预先设置的阈值比较，选取关键帧；步骤二，设置MR-DFPM子系统生成关键帧的动静态点标记图；所述的MR-DFPM子系统用于：1首先，采用Mask-R-CNN深度学习网络对关键帧图像进行语义分割，赋予物体语义信息标签，由不同对象经语义分割得到的类别置信度获得切换概率；2其次，利用模糊逻辑中的隶属度概念，将处于分割边缘区域的特征点根据切换概率的大小分为三类：动态点、静态点与模糊动静态点；3然后，采用卡尔曼滤波方法对模糊动静态点的切换概率进行更新，以明确特征点是动态点还是静态点；步骤三，MR-DFPM子系统将关键帧的动静态点标记图返回给跟踪子系统，跟踪子系统将其中的动态特征点进行剔除。

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北京工商大学，其通讯地址为：100048 北京市海淀区阜成路33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”。