江南大学王映辉获国家专利权
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龙图腾网获悉江南大学申请的专利一种面向视觉SLAM提速的错误匹配剔除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：CN116543027B 。
龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-07-18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：202310352870.4，技术领域涉及：G06T7/33；该发明授权一种面向视觉SLAM提速的错误匹配剔除方法是由王映辉;马家兴;张少杰设计研发完成，并于2023-04-04向国家知识产权局提交的专利申请。
本一种面向视觉SLAM提速的错误匹配剔除方法在说明书摘要公布了：本发明公开了一种面向视觉SLAM提速的错误匹配剔除方法，属于计算机视觉学科技术领域。针对SLAM中为了获得特征匹配的准确率会耗费大量时间，严重影响了系统的实时性的问题，本发明首先基于网格运动估计GMS算法获得匹配对邻域内匹配对数的数量，并以此可信度对匹配对进行排序；进而采用随机样本一致性RANSAC算法进行进一步剔除误匹配时，将其随机选取所有匹配对带来耗费大量时间的问题，转换为优先从可信度高的匹配对中选取样本的问题，进而实施最优模型的迭代求解。本发明的方法在保持原有GMS‑RANSAC相近准确率的基础上，极大降低了特征点匹配的运行时间，提高了系统的实时性。
本发明授权一种面向视觉SLAM提速的错误匹配剔除方法在权利要求书中公布了：1.一种面向视觉SLAM提速的错误匹配剔除方法，其特征在于，所述方法包括： 步骤1：获取需要匹配的两张图片，分别提取两张图像的特征点，然后对提取的特征进行暴力匹配； 步骤2：用GMS算法对所述步骤1中已经得到的匹配结果进行筛选，剔除错误匹配； 步骤3：记录所述GMS算法在步骤2求解过程中计算的特征点的可信度； 步骤4：对所述步骤3记录的特征点可信度进行排序，并根据可信度的高低将结果分为两组； 步骤5：只用所述步骤4中可信度高的一组作为RANSAC求解最优模型的输入样本，并根据求得的最优模型对全部结果进一步去除异常值。
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