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龙图腾网获悉同济大学申请的专利一种复杂环境下的单目神经渲染SLAM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：CN119741393B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-10-24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：202411896244.2，技术领域涉及：G06T11/00；该发明授权一种复杂环境下的单目神经渲染SLAM方法及系统是由刘成菊;陈启军;利超;姚陈鹏设计研发完成，并于2024-12-23向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种复杂环境下的单目神经渲染SLAM方法及系统在说明书摘要公布了：本发明涉及一种复杂环境下的单目神经渲染SLAM方法及系统。其中方法获取复杂环境下的初始图像序列并进行预处理，然后输入预训练好的语义分割模型，得到多动态物体掩码；从预处理后的图像序列中提取点特征与线特征，并利用多动态物体掩码消除对应的动态特征得到静态特征；对静态特征进行特征匹配，求解转换矩阵，并通过优化点线联合的重投影误差函数得到估计位姿；获取稀疏的超原语，根据点的重投影误差识别待稠密化的区域，并结合未匹配的特征点生成新的超原语集合；获取渲染图像，对并渲染图像进行多尺度高斯金字塔监督训练，得到最终的全局地图。与现有技术相比，本发明具有提高SLAM在复杂环境下位姿估计准确性和地图表征能力等优点。

本发明授权一种复杂环境下的单目神经渲染SLAM方法及系统在权利要求书中公布了：1.一种复杂环境下的单目神经渲染SLAM方法，其特征在于，包括以下步骤： 数据获取与预处理步骤：获取复杂环境下的初始图像序列并进行预处理； 动态物体掩码获取步骤：将预处理后的图像序列输入预训练好的语义分割模型，得到多动态物体掩码； 特征提取与动态剔除步骤：从预处理后的图像序列中提取点特征与线特征，并利用所述多动态物体掩码消除对应的动态特征，得到静态特征； 位姿估计步骤：基于所述点特征与所述线特征，对所述静态特征进行特征匹配，求解转换矩阵，并通过优化点线联合的重投影误差函数得到估计位姿； 几何映射步骤：获取稀疏的超原语，根据点的重投影误差识别待稠密化的区域，并结合未匹配的特征点生成新的超原语集合； 场景建图步骤：获取渲染图像，对并所述渲染图像进行多尺度高斯金字塔监督训练，得到最终的全局地图； 所述点线联合的重投影误差函数表示为： 式中，第k个关键帧位姿为，观测到的第i个空间点的重投影误差为，第k个关键帧观测到第j条空间线的重投影误差为，和分别表示不同的观测协方差，和分别表示不同的鲁棒核函数； 所述场景建图步骤，具体包括： 对输入图像进行高斯平滑和下采样处理，得到渲染图像； 构建金字塔，在不同层次的图像分辨率上进行监督； 构建光度损失和SSIM损失，训练并优化所述渲染图像的表示； 所述光度损失和SSIM损失表示为： 式中，表示光度损失和SSIM损失，为预设的权重参数，为渲染得到的图像，为输入的图像真值。

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