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龙图腾网获悉中山大学申请的专利面向正射影像快速生成的混合直接对地定位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：CN119991797B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-11-04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：202411979849.8，技术领域涉及：G06T7/73；该发明授权面向正射影像快速生成的混合直接对地定位SLAM方法及系统是由张书航;庞尹宁;崔曜;张吴明设计研发完成，并于2024-12-31向国家知识产权局提交的专利申请。

本面向正射影像快速生成的混合直接对地定位SLAM方法及系统在说明书摘要公布了：本发明属于无人机遥感影像技术领域，为一种面向弱纹理场景正射影像快速生成的混合直接对地定位SLAM方法及系统，应用于弱纹理场景，包括以下步骤：为每张影像提取ORB特征点；基于K最近邻算法和Lowe’s算法对特征点进行粗匹配；基于RANSAC算法优化粗匹配后的匹配点对；基于Delaunay三角网算法和重投影约束剔除误匹配点对，获得精匹配点对，对相机位姿变化进行估计，计算每一帧影像的视觉SLAM估计位姿；当极端弱纹理场景情况导致视觉SLAM多约束的轻量化影像匹配失败时，采用直接对地定位生成正射影像；基于影像外方位元素，对视觉SLAM方法位姿解算误差、累积误差进行校正，获得最终的正射影像。本发明实现了正射影像生成过程中视觉SLAM和直接对地定位技术的灵活切换。

本发明授权面向正射影像快速生成的混合直接对地定位SLAM方法及系统在权利要求书中公布了：1.一种面向正射影像快速生成的混合直接对地定位SLAM方法，其特征在于，所述方法提出基于多约束条件的轻量化SLAM影像匹配策略，分为“特征点提取、粗匹配、匹配点对优化、错误匹配剔除”四阶段进行特征点匹配；所述方法包括以下步骤： S1、为每张影像提取ORB特征点； S2、基于K最近邻算法和Lowe’s算法对所提取的特征点进行粗匹配； S3、基于RANSAC算法优化粗匹配后的匹配点对； S4、基于Delaunay三角网算法和重投影约束剔除误匹配点对，获得精匹配点对，并对相机的位姿变化进行估计，计算每一帧影像的视觉SLAM估计位姿； S5、当极端弱纹理场景情况导致视觉SLAM多约束的轻量化影像匹配失败时，采用直接对地定位技术生成正射影像； S6、基于影像外方位元素，对视觉SLAM方法位姿解算误差和累积误差进行校正，获得最终的正射影像； 步骤S4使用Delaunay三角网组织初始匹配点、基于空间角度顺序的局部几何约束及三角网约束下的匹配点扩展步骤剔除误匹配点对； 步骤S4包括： 对经过粗匹配和匹配点对优化后A影像的ORB特征点，构建Delaunay三角网G1，并根据点对关系在B影像构建匹配图G2； 基于特征点排列顺序的相似性，对空间角度顺序相似性进行计算； 对于空间角度顺序相似性得分低于设定阈值的匹配点对，使用三角形局部约束进一步扩展匹配； 在Delaunay三角网算法的误匹配点剔除基础上，使用重投影约束继续剔除误匹配点对； 步骤S4中使用重投影约束继续剔除误匹配点对时，世界坐标系下相机所拍摄的目标点P映射到左影像上的像素点P1为第一次投影，无人机搭载相机运动后计算出目标点P在右影像上的像素点为第二次投影；通过特征匹配，得出像素点P1在右影像上的匹配点P2，匹配点P2和像素点之间的差值即为重投影误差；将重投影误差最小化以获取最优的相机位姿和目标点坐标。

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