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龙图腾网获悉华南理工大学申请的专利基于全景语义拓扑图的闭环检测方法、系统、装置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：CN118365901B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-11-14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：202410136746.9，技术领域涉及：G06V10/74；该发明授权基于全景语义拓扑图的闭环检测方法、系统、装置及介质是由张从宇;陈安;刘乙奇;高红霞;罗艳辉设计研发完成，并于2024-01-31向国家知识产权局提交的专利申请。

本基于全景语义拓扑图的闭环检测方法、系统、装置及介质在说明书摘要公布了：本发明涉及计算机视觉和机器人定位技术领域，提供了基于全景语义拓扑图的闭环检测方法、系统、装置及介质。所述方法包括：首先将全景图像输入到语义分割和深度估计网络分别得到语义图和深度图，并剔除动态物体，再提取每个静态对象的质心坐标；根据深度图计算每个质心坐标对应的深度值，并通过坐标转换得到每个静态对象的三维空间坐标。当静态对象之间的空间距离小于阈值时建立边的连接，生成全景的语义拓扑图；通过计算语义拓扑图之间的相似度，以此判断是否回到了原来到过的地点，完成闭环检测任务。本方法融合了语义、深度和空间位置关系等高级图像信息，减少了感知的模糊性，降低了视角、光照、动态物体变化对闭环检测的影响。

本发明授权基于全景语义拓扑图的闭环检测方法、系统、装置及介质在权利要求书中公布了：1.一种基于全景语义拓扑图的闭环检测方法，其特征在于，包括以下步骤： 获取全景图像； 对全景图像进行语义分割，得到预测的语义图，根据语义类别信息去除语义图中的动态对象，提取静态图像的质心坐标；其中，根据语义类别信息去除语义图中的动态对象后，通过灰度化、边缘检测和提取质心得到每个图像区域质心坐标，以此代表静态对象；语义分割中，剔除动态对象后，提取每个静态对象的质心，并将每个静态对象oi表示为类别和质心像素坐标的组合，如式1所示： oi＝ci,xi,yi1 其中，ci是语义类别标签，xi,yi是质心对应的像素坐标； 深度估计中，先获取图像中场景里的每个点到相机的距离信息，从而将二维图像提升到三维语义拓扑图中，利用对象之间的相机不变关系，与对应的深度图相结合，获取每个质心像素坐标下的深度值dxi,yi，以此作为图像中每个静态对象的深度值； 对全景图像进行深度估计，得到预测的深度图，并计算每个质心坐标下的深度值； 利用静态对象的质心坐标、深度值和相机内外参数将静态对象投影到世界坐标系上，得到静态对象在三维空间下的坐标，聚合每个对象的语义类别信息、三维空间坐标来生成语义拓扑图中的节点，并根据预设的距离阈值来在节点之间建立边的连接，生成语义拓扑图； 计算语义拓扑图之间的相似度，判断是否构成了闭环。

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