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龙图腾网获悉北京航空航天大学申请的专利基于事件相机和地形特征匹配的高精度着陆定位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：CN116935243B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2026-03-06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：202311016552.7，技术领域涉及：G06V20/13；该发明授权基于事件相机和地形特征匹配的高精度着陆定位方法是由何云涛;张硕;梁悦设计研发完成，并于2023-08-14向国家知识产权局提交的专利申请。

本基于事件相机和地形特征匹配的高精度着陆定位方法在说明书摘要公布了：本发明提出了一种新型的基于事件相机和地形特征匹配的高精度着陆定位方法，具体包括以下步骤：通过事件相机获取星体表面目标降落区域的脉冲事件图像；然后对获得的脉冲事件图像进行预处理使其更加适配于脉冲神经网络；训练脉冲神经网络SpikingNeuralNetwork，SNN，并对输入的脉冲事件图像进行地形特征的提取；用提取到的地形特征进行基于阴影边缘轮廓线特征和基于陨石坑特征的特征匹配；最后对着陆器的位置姿态进行解算，完成定位。本发明将事件相机与SNN网络进行了结合，并应用于星球定位着陆的领域，通过训练好的脉冲神经网络，提取出专利中需要的地形特征，再进行特征匹配，最终实现对着陆器的定位作用并保证其着陆到安全位置。

本发明授权基于事件相机和地形特征匹配的高精度着陆定位方法在权利要求书中公布了：1.一种基于事件相机和地形特征匹配的高精度着陆定位方法，其特征是：应用了事件相机获取目标降落区域的光学散射信号；该光学散射信号通过事件相机中每个像素探测器分别记录为时间脉冲序列，事件相机在一个探测周期内，所有像素获取的时间脉冲序列的集合记为脉冲事件图像；将所获取的目标降落区域的脉冲事件图像进行预处理操作后，输出到提前训练好的提取阴影边缘轮廓线特征的脉冲神经网络和提取陨石坑特征的脉冲神经网络中分别进行地形特征的提取；最后，利用所提取的阴影边缘轮廓线特征和陨石坑特征分别与预先建立的地形特征数据库进行地形特征匹配，所述地形特征匹配包括以下步骤：第一步，将所提取的阴影边缘轮廓线特征与阴影边缘轮廓线特征数据库进行匹配，同时，将所提取的陨石坑特征与陨石坑特征数据库进行匹配；第二步，将上述两种特征匹配的结果进行融合，得到最终的特征匹配结果；根据所述最终的特征匹配结果进行位姿解算，得到着陆器在目标降落区域中的位置和姿态。

如需购买、转让、实施、许可或投资类似专利技术，可联系本专利的申请人或专利权人北京航空航天大学，其通讯地址为：100191 北京市海淀区学院路37号；或者联系龙图腾网官方客服，联系龙图腾网可拨打电话0551-65771310或微信搜索“龙图腾网”。

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