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龙图腾网获悉国电南京自动化股份有限公司申请的专利一种基于厂站语义信息的巡检机器人自主定位与建图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：CN117095054B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-09-19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：202310916411.4，技术领域涉及：G06T7/73；该发明授权一种基于厂站语义信息的巡检机器人自主定位与建图方法是由潘威;金舒;杨立宾;曾强设计研发完成，并于2023-07-24向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种基于厂站语义信息的巡检机器人自主定位与建图方法在说明书摘要公布了：本发明公开一种基于厂站语义信息的巡检机器人自主定位与建图方法，包括对厂站图片进行数据标注，构建出可适用于多种图像分割和目标检测算法的特定语义图像数据集，将目标检测、光流运动一致性检测和ORB特征提取相结合，并同时考虑了纯视觉和视觉与IMU相结合的视觉里程计方案，极大化提升了动态场景下巡检机器人计算自身位姿的精度，将双通道坐标注意力机制融入实时语义分割网络BiSeNet中以优化其网络结构，并将图像分割的结果映射于最终生成的点云中，完成语义点云地图及语义八叉树地图的构建并实现地图复用，本发明削弱了巡检机器人对于网络的依赖，使其定位及后续路径规划等任务不再需要依赖网络地图。

本发明授权一种基于厂站语义信息的巡检机器人自主定位与建图方法在权利要求书中公布了：1.一种基于厂站语义信息的巡检机器人自主定位与建图方法，其特征在于，包括： S1、对厂站图片进行数据标注，构建出可适用于多种图像分割和目标检测算法的特定语义图像数据集； S2、通过特征提取与目标检测和光流计算结合，优化动态场景下巡检机器人自身运动的位姿计算； S3、将双通道坐标注意力机制融入实时语义分割网络BiSeNet中，形成改进后的BiSeNet网络结构，其中，具体改进为：基于BiSeNet的特征融合方式，分别于上下文路径的16倍、32倍下采样之后将特征传入坐标注意力模块，从而保留特征图的位置信息，优化BiSeNet原注意力细化模块的表达； S4、基于构建的特定语义图像数据集、优化的动态场景下巡检机器人自身运动的位姿计算以及改进后的BiSeNet网络结构，采用视觉和IMU相结合的ORB-SLAM3算法构建静态点云地图； 步骤S2中，通过特征提取与目标检测和光流计算结合，优化动态场景下巡检机器人自身运动的位姿计算的步骤如下： 光流计算：获取图像帧，通过图像前后帧之间光流特征点的匹配关系恢复出两帧之间的相对位置变化，再通过上述光流特征点集合计算得到基础矩阵F； 获得基础矩阵后，判断当前帧下的某个光流点是否为动态点； 目标检测：采用YOLOv5s目标检测网络，将用于位姿计算的关键帧图像进行归一化和尺寸调整，并将像素值映射到0-1之间作为该目标检测的输入参数，通过网络推理得到数据：DetectionResult、bbox、score和class_id，其中，bbox为两个对角坐标用于描述一个矩形，存储目标在图像中的位置，score为识别的目标类别的概率，class_id为类别编号； 特征提取：将双目相机的左目图像或RGB-D相机的彩色图像作为该特征提取的输入，即提取FAST角点和计算BRIEF描述子，角点和描述子结合成为ORB特征点； 进行动态特征点判断：若光流计算的动态光流点位于目标检测输出的class_id为动态类别的bbox坐标区域内，则判定巡检机器人处于运动状态，随后将该区域内的ORB特征点删除，反之，若动态光流点不在bbox区域内，则保留这部分ORB特征点。

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