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龙图腾网获悉广东技术师范大学申请的专利一种基于双流特征融合的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：CN120740570B 。

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：202511170886.9，技术领域涉及：G01C21/00；该发明授权一种基于双流特征融合的SLAM方法是由卢旭;刘海浚;刘军;黄翰媛;余富健设计研发完成，并于2025-08-21向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种基于双流特征融合的SLAM方法在说明书摘要公布了：本发明公开了一种基于双流特征融合的SLAM方法，首先获取视频数据并堆叠组成视频帧时序序列，构建视频背景并提取动态物体特征和静态物体特征；随后通过注意力机制模块分别进行通道和空间注意力加权融合，得到双流特征后传给YOLO头网络输出每一帧中目标的识别框及其属性表，生成动态语义标签；然后使用ORB‑SLAM3系统提取每一帧的ORB特征点；再依据静态ORB特征点求解相机位姿，判断关键帧并构建局部地图；最后进行全局BA操作并进行动态污染清理，还使用g2o图优化方法进一步优化全局地图。本发明能提升在复杂动态场景中的鲁棒性与准确性；还引入注意力机制强化关键动态信息，提升语义地图构建的精度。

本发明授权一种基于双流特征融合的SLAM方法在权利要求书中公布了：1.一种基于双流特征融合的SLAM方法，其特征在于，包括下述步骤： 通过移动平台的视频采集设备获取视频数据，并进行连续帧的堆叠组成视频帧时序序列； 基于高斯混合模型对视频帧时序序列构建视频背景，输入双分支结构的双流特征提取模型提取每一帧的动态物体特征及预测轨迹，同时使用目标检测网络提取每一帧的静态物体特征； 将动态物体特征和静态物体特征通过改进CBAM注意力机制模块分别进行通道和空间注意力加权融合得到双流特征； 将双流特征传给YOLO头网络输出每一帧中目标的识别框及其属性表，生成动态语义标签；所述目标包括动态目标和静态目标；所述识别框为二值图像，标注每一帧中目标的像素区域；其中动态目标的像素区域的值为1，其余静态区域为0；所述属性表记录有每个目标的类别、速度、位置、置信度、跟踪ID及预测轨迹； 根据目标的识别框和属性表，使用ORB-SLAM3系统对视频帧时序序列中每一帧进行多尺度金字塔处理，提取每一帧的ORB特征点；所述ORB特征点包括动态ORB特征点和静态ORB特征点； 依据静态ORB特征点使用PnP算法求解相机位姿； 依据视频帧时序序列中每一帧的静态ORB特征点数量判断关键帧；若某一帧的静态ORB特征点大于设定特征点数量则将其插入为关键帧；通过三角化关键帧的ORB特征点生成3D地图点，同时标注其动态语义标签，并将静态ORB特征点生成的3D地图点加入局部地图的构建中；所述动态ORB特征点生成的3D位置临时存储且不加入局部地图中； 对所有关键帧和局部地图的3D地图点进行全局BA操作，并进行动态污染清理，接受静态目标类别、关键帧与3D地图点关联构建成图结构，使用g2o图优化方法进一步优化全局地图。

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