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龙图腾网获悉山东大学申请的专利基于语义和场景流几何信息的定位与建图方法及系统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：CN119169093B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-10-03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：202411284781.1，技术领域涉及：G06T7/73；该发明授权基于语义和场景流几何信息的定位与建图方法及系统是由庞豹;张紫琦;王江;宋勇;许庆阳;袁宪锋;徐小龙设计研发完成，并于2024-09-13向国家知识产权局提交的专利申请。

本基于语义和场景流几何信息的定位与建图方法及系统在说明书摘要公布了：本发明提供了一种基于语义和场景流几何信息的定位与建图方法及系统，本发明使用环境的语义信息对动态目标进行辅助检测，将获取的语义信息与多视图几何紧密耦合，实现动态目标的快速准确识别；并结合基于深度和密度的场景流几何信息聚类，有效降低了常用的几何约束在动态环境中的局限性，在去除先验动态对象后，能够快速准确地计算出几何动态区域；在复杂动态场景下，建图耗时更少、具有更高的准确性和鲁棒性，而且可以创建直观的语义度量地图。本发明不仅显著提高了系统的定位精度，且具有优异的计算效率，适用于复杂环境，显著提高了复杂动态环境下的实时性、准确性和鲁棒性。

本发明授权基于语义和场景流几何信息的定位与建图方法及系统在权利要求书中公布了：1.一种基于语义和场景流几何信息的定位与建图方法，其特征是，包括以下步骤： 获取RGB图像和深度图像； 对所述RGB图像进行目标检测，得到语义信息，所述语义信息包括目标对象的动态语义信息和其他对象的语义信息； 匹配所述RGB图像中的连续两帧的特征点，根据前一帧的动态语义信息，匹配得到的当前帧对应的点作为先验动态点，并剔除； 计算去掉先验动态点之后两帧之间的基础矩阵，并根据相机内参计算本质矩阵，根据本质矩阵得到相机外参，确定相机位姿，并结合深度信息计算特征点的场景流，进行场景流聚类； 结合当前帧目标检测得到的动态点以及场景流聚类得到的几何动态区域中的点，进行最终的动态特征点的选择，得到静态特征点； 选择新的关键帧，结合所述静态特征点，进行相机位姿预测； 基于深度信息、预测的相机位姿以及关键帧的特征点，确定点云信息，将语义信息转换为三维语义信息，进行点云信息和三维语义信息的相似度匹配，得到最终的语义地图； 进行场景流聚类的过程包括：先进行深度聚类，在深度聚类的基础上计算点之间的距离，并根据距离建立连接线，比较连接线两端的场景流的相似性，对其进一步聚类；将距离相近且移动特征一致的点作为一组，以确定其运动状态； 先进行深度聚类的过程包括：根据前一帧目标检测得到的先验动态点，通过匹配得到的当前帧动态点，并将它们移除以获取点集，遍历点集中所有的点，并通过深度阈值判断当前特征点的深度是否小于现有的不同深度类别的平均深度，以决定是否需要建立新的簇； 根据距离建立连接线，比较连接线两端的场景流的相似性，对其进一步聚类的过程包括在特征点之间的距离的基础上计算特征点间场景流的相似性，并根据场景流的相似性建立连接线，且特征点之间的距离使用欧式距离； 基于连接线聚类，将连接线两端的点归为一类，实现根据特征点的距离和场景流几何信息检测到高度相关的特征点簇。

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山东大学，其通讯地址为：264209 山东省威海市环翠区文化西路180；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”。

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