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龙图腾网获悉中山大学申请的专利一种基于结构化场景的视觉SLAM回环检测方法、系统、设备及介质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：CN119090946B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-10-10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：202411158221.1，技术领域涉及：G06T7/70；该发明授权一种基于结构化场景的视觉SLAM回环检测方法、系统、设备及介质是由朱祥维;沈丹;周泽豪;刘格陆;翁淇臻设计研发完成，并于2024-08-22向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种基于结构化场景的视觉SLAM回环检测方法、系统、设备及介质在说明书摘要公布了：本发明公开了一种基于结构化场景的视觉SLAM回环检测方法、系统、设备及介质，其通过ORB‑SLAM2的双目视觉里程计对采集到的图像信息进行处理，获取图像关键帧和初始位姿数据；通过卷积神经网络对图像关键帧进行识别，构建目标图像视觉模板库；将初始位姿数据发送至RTAB‑MAP中进行位姿节点的创建和转移，以对图像视觉模板库进行优化；通过计算得到的机器人移动路径相对起始点的偏转角度和基于双目视觉里程计获取得到的机器人移动的距离半径，对待回环检测图像视觉模板库中的图像模板进行选择，以实现回环检测。本发明能够有效减少参与回环检测的视觉模板数量，提高回环检测效率和准确性。

本发明授权一种基于结构化场景的视觉SLAM回环检测方法、系统、设备及介质在权利要求书中公布了：1.一种基于结构化场景的视觉SLAM回环检测方法，其特征在于，包括： 通过机器人的双目相机实时采集目标道路的图像信息，通过ORB-SLAM2的双目视觉里程计对所述图像信息进行处理，获取图像关键帧和初始位姿数据； 通过训练好的卷积神经网络模型对所述图像关键帧进行识别处理，构建得到目标图像视觉模板库； 将所述初始位姿数据发送至RTAB-MAP中进行图像位姿节点的创建和转移，具体地：将所述初始位姿数据发送至所述RTAB-MAP的短期记忆模块，以创建相应的图像的位姿节点；根据所述位姿节点分配相应的节点权重，并根据所述节点权重选择目标权重值对应的目标位姿节点，并将所述目标位姿节点与当前位置图像的位姿数据进行比较，以进行节点权重的更新；根据更新后的节点权重进行所述位姿节点的筛选和转移，将筛选和转移后的位姿节点对应的图像作为待回环检测图像视觉模板，得到所述目标图像视觉模板库中符合回环条件的图像模板；其中，所述RTAB-MAP通过离散贝叶斯滤波器进行对所述位姿节点进行环路闭合的检测，得到回环概率和检测时间；分别判断所述回环概率和所述检测时间是否超过预设的对应的阈值，得到判断结果；根据所述判断结果进行所述位姿节点的转移，以对所述目标图像视觉模板库进行优化，得到待回环检测图像视觉模板库； 计算所述双目相机获取到的位置图像对应的机器人移动路径相对于起始点的偏转角度，并在第一预设条件下，基于所述双目视觉里程计获取所述机器人移动的距离半径； 根据所述偏转角度和所述距离半径，选择符合第二预设条件的所述待回环检测图像视觉模板库中的图像模板，以进行回环检测，当检测到回环时，进行全局优化得到全局一致的地图。

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