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龙图腾网获悉浙江工业大学申请的专利一种基于关键帧的移动机器人高效闭环检测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：CN115797828B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-12-23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：202211476340.2，技术领域涉及：G06V20/40；该发明授权一种基于关键帧的移动机器人高效闭环检测方法是由郭方洪;赵一夫;杨淏;董辉;吴祥;俞立;陈积明设计研发完成，并于2022-11-23向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种基于关键帧的移动机器人高效闭环检测方法在说明书摘要公布了：本发明公开了一种基于关键帧的移动机器人高效闭环检测方法，包括：获取图像帧；利用视觉里程计提取当前图像帧的关键点和描述子，并对当前图像帧和其相邻图像帧进行位姿估计；利用语义分割网络将当前图像帧转换为语义图，获得语义分割结果；将移动机器人运行时采集的第一个图像帧记为关键帧，根据位姿估计和语义分割结果提取其余关键帧；将各关键帧的关键点和描述子输入BoW模型转化为对应的视觉词向量，并将视觉词向量存入历史数据集；对当前图像帧进行闭环检测获得闭环检测结果；根据闭环检测结果切换闭环检测状态。该方法可自适应切换检测状态，减少运算量，能够在保证闭环检测准确率的基础上有效提高系统的关键帧选取结果和闭环检测效率。

本发明授权一种基于关键帧的移动机器人高效闭环检测方法在权利要求书中公布了：1.一种基于关键帧的移动机器人高效闭环检测方法，其特征在于：所述基于关键帧的移动机器人高效闭环检测方法包括如下步骤： S1、获取移动机器人采集的图像帧； S2、利用视觉里程计提取当前图像帧的关键点和描述子，并对当前图像帧和其相邻图像帧通过特征匹配进行位姿估计，所述位姿估计包括相邻图像帧间的旋转角度变化Δθ和位移变化Δδ； S3、利用语义分割网络将当前图像帧转换为语义图，获得语义分割结果； S4、将移动机器人运行时采集的第一个图像帧记为关键帧，根据位姿估计和语义分割结果提取其余关键帧，过程如下： S41、计算当前图像帧与最近的关键帧间的旋转角度变化Δθ的累积和∑Δθ与位移变化Δδ的累积和∑Δδ，并判断∑Δθ和∑Δδ中任一项是否超过第一预设阈值，若是，执行步骤S42，否则，直接将当前图像帧记为关键帧，执行步骤S5； S42、根据当前图像帧的语义分割结果，计算当前图像帧中动态敏感物体所占像素比例； S43、判断当前图像帧中动态敏感物体所占像素比例是否超过占比阈值，若是，则将当前图像帧的前一间隔帧记为关键帧，后一间隔帧记为待定关键帧，并将待定关键帧作为当前图像帧，返回执行步骤S42，所述前一间隔帧和后一间隔帧的间隔帧数为第二预设阈值，否则，直接将当前图像帧记为关键帧，执行步骤S5； S5、将各关键帧的关键点和描述子输入BoW模型转化为对应的视觉词向量，并将视觉词向量存入历史数据集； S6、对当前图像帧进行闭环检测获得闭环检测结果，即分别计算当前图像帧的视觉词向量与历史数据集中其余视觉词向量间的相似度，将相似度最大的关键帧作为闭环帧； S7、根据闭环检测结果切换闭环检测状态，所述闭环检测状态包括闭环检测连续状态和闭环检测检索状态，具体如下： S71、自适应切换闭环检测检索状态，所述闭环检测检索状态包括高注意力状态和低注意力状态，在高注意力状态时，对各图像帧均进行闭环检测，在低注意力状态时，对间隔帧数为第三预设阈值的图像帧进行闭环检测； S72、判定闭环检测连续状态，所述闭环检测连续状态包括连续状态、非连续状态和待定状态，当发生相邻的图像帧被连续检索为闭环帧时，判定为连续状态并将下一图像帧的历史数据集的闭环检测检索范围设为当前图像帧的前后预设帧数范围，当发生图像帧未被检索为闭环帧时认为连续状态发生中断，判定为待定状态并重置历史数据集的闭环检测检索范围为全范围，当发生多帧图像帧未被检索为闭环帧后判定为非连续状态并保持历史数据集的闭环检测检索范围为全范围。

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