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龙图腾网获悉湖南大学申请的专利基于YOLOv8与XFeat深度特征相结合的水下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：CN119533475B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-10-21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：202411599777.4，技术领域涉及：G01C21/20；该发明授权基于YOLOv8与XFeat深度特征相结合的水下SLAM方法是由缪志强;郑逸恒;王耀南;张绪龙;梁桥康;陈羿宗设计研发完成，并于2024-11-11向国家知识产权局提交的专利申请。

本基于YOLOv8与XFeat深度特征相结合的水下SLAM方法在说明书摘要公布了：本发明公开了基于YOLOv8与XFeat深度特征相结合的水下SLAM方法，所述水下SLAM方法包括初步水下图像处理、YOLOv8图像检测、提取XFeat特征并匹配，随后在ORB‑SLAM3框架下，完成整个水下SLAM系统。首先对相机提取的图像进行增强；然后基于YOLOv8对增强后的图像进行目标检测，获取静态和动态目标的检测框并标记；XFeat模型是一种基于卷积神经网络架构，用特殊策略进行特征提取和匹配，随后将匹配结果传递至SLAM系统中，完成地图构建、相机位姿估计等功能；该发明能够实现让水下自主机器人克服水下恶劣光学环境，减弱动态目标干扰，实现较为精准的定位自身，同时保证实时性和鲁棒性。

本发明授权基于YOLOv8与XFeat深度特征相结合的水下SLAM方法在权利要求书中公布了：1.基于YOLOv8与XFeat深度特征相结合的水下SLAM方法，其特征在于，所述方法包括以下步骤： S100：获取水下相机采集的图像，并对图像进行增强处理，得到增强后的图像； S200：采用YOLOv8对增强后的图像进行处理，将图像内的物体进行区分，分为动态目标和静态目标，并对这些目标的检测框坐标进行标记； S300：使用轻量化深度特征Xfeat特征对YOLOv8传递的图像进行特征提取，并对目标检测框内的特征点进行剔除，对保留的特征点进行特征匹配，将匹配结果传递进SLAM系统，利用特征匹配的结果实现精确定位和建图；S300包括： S310：对YOLOv8传递的图像进行预处理，调整大小，加载预训练的Xfeat模型，将预处理后的图像传递给Xfeat模型进行特征提取；Xfeat模型包括主干网络和独立的卷积分支和融合块； S320：将预处理后的图像分成多个8×8的小块，并对每个小块进行1×1的卷积操作处理，提取一个关键点热图K，用于标识图像中潜在的关键点位置，关键点热图的每个元素代表了对应位置成为关键点的概率； S330：当特征点在获取的动态目标区域坐标的周围2个像素内时，判断为动态特征点；判断这些动态特征点是否在静态检测框内，如果不在任何静态检测框内，标定为需要剔除的特征点，将这些特征点的坐标改为-1,-1，并剔除； S340：通过主干网络对原始的输入图像进行处理，用于提取图像中的局部特征描述符；其中，主干网络是通过一系列的卷积操作生成一个紧凑的64维密集描述符图的网络，包括六个卷积块，每个卷积块对输入图像下采样； S350：通过融合块对不同层次或不同尺度的特征进行整合并输出结果，得到紧凑的64-D密集描述符映射F和可靠性热图R，可靠性热图用于后续评估每个关键点的可靠性，其中每个元素代表了对应位置的关键点的可靠性分数； S360：结合关键点热图K、可靠性热图R和在密集的局部特征映射F上进行匹配操作，再通过细化策略对匹配操作的输出进行处理，得到最终的匹配结果并传递进SLAM系统。

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