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龙图腾网恭喜重庆邮电大学申请的专利一种基于改进四叉树特征点提取的高精度视觉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：CN116245949B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-06-17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：202310190463.8，技术领域涉及：G06T7/73；该发明授权一种基于改进四叉树特征点提取的高精度视觉SLAM方法是由范馨月;吴凯;陈帅设计研发完成，并于2023-03-02向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种基于改进四叉树特征点提取的高精度视觉SLAM方法在说明书摘要公布了：本发明涉及一种基于改进四叉树特征点提取的高精度视觉SLAM方法，属于计算机视觉技术领域。该方法具体为：通过相机采集环境中的RGB图像信息并转换为灰度图像；为每张图像构建图像金字塔并对每层图像进行网格划分；确定金字塔每层图像提取的特征点个数并网格内进行过量特征点提取；随后对每层图像提取的特征点进行筛选，利用BEBLID算法对筛选出的特征点进行描述；根据提取的特征点进行图像匹配并进行相机位姿的估计；将运动信息和相机观测信息构建成一个尺度和规模更大的优化问题，利用光束法平差对其优化求解得到长时间内的最优轨迹和地图。本发明能够实现更精确的位姿估计和更高的轨迹精度，能够进行更精准的定位。

本发明授权一种基于改进四叉树特征点提取的高精度视觉SLAM方法在权利要求书中公布了：1.一种基于改进四叉树特征点提取的高精度视觉SLAM方法，其特征在于：该方法包括以下步骤： S1、通过相机采集环境中的图像信息； S2、将相机采集的RGB图像转换为灰度图像，同时为每张图像构建图像金字塔并对每层图像进行网格划分； S3、根据金字塔每层图像的面积和设定的特征点个数来确定金字塔每层图像提取的特征点个数； S4、在每层金字塔图像划分的网格内进行过量的特征点提取，随后利用改进的四叉树对每层图像提取的特征点进行筛选，具体为： 首先按照本层图像所需的特征点数量进行四叉树的划分；其次对四叉树每个节点中特征点的响应值进行统计；再次根据该层图像特征点响应值的中值和平均值确定出该层图像的自适应响应阈值；最后利用计算好的自适应响应阈值对每个节点中的特征点进行筛选，在保证特征点分布均匀性的前提下，尽可能多的保留高响应的特征点，剔除孤立的弱响应特征点，实现更精确地位姿估计； 对四叉树每个节点的特征点数目进行判断，若某一节点中只有一个特征点，则根据自适应响应阈值对其进行判定，如果特征点的响应值小于自适应响应阈值，则剔除该特征点，减少对图像匹配精度的影响；若节点中存在多个特征点，且所有特征点的响应值均小于自适应响应阈值，则保留响应值最高的特征点； S5、利用BEBLID算法对步骤S4中筛选出的特征点进行描述； S6、根据相邻两帧图像之间提取的特征点进行图像的匹配，再通过PnP算法和特征点的匹配关系进行相机位姿的估计，最后通过最小重投影误差的方法对估计的相机位姿进行调整优化； S7、将所有的运动信息和相机观测信息构建成一个尺度和规模更大的优化问题，利用光束法平差对其进行优化求解，得到长时间内的最优轨迹和地图。

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