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龙图腾网获悉北京航空航天大学申请的专利一种基于LoD的VSLAM特征点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：CN116912515B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2026-04-14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：202310678832.8，技术领域涉及：G06V10/46；该发明授权一种基于LoD的VSLAM特征点检测方法是由李妮;张甜甜;龚光红;叶必鹏设计研发完成，并于2023-06-08向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种基于LoD的VSLAM特征点检测方法在说明书摘要公布了：本发明涉及一种基于LoD的VSLAM特征点检测方法，属于计算机视觉技术领域。通过将当前输入图像填充为正方形；根据上一时刻图像的VSLAM跟踪状态，构建并利用填充图像的LoD四叉树模型，获取当前输入图像尺寸范围内的叶子节点；基于VSLAM系统要求的特征点数，计算LoD四叉树每个叶子节点应提取的特征点数，遍历叶子节点提取特征点，直至满足点数要求后，将特征点作为VSLAM的特征匹配环节的输入。本发明能有效减少无弱纹理区域的特征点检测次数，增强纹理丰富区域的特征点提取，从而提高检测效率，进而提高VSLAM跟踪实时性；提高帧间匹配特征点数的同时，减少低响应特征点造成的误匹配，进而提高VSLAM跟踪的准确性和鲁棒性。

本发明授权一种基于LoD的VSLAM特征点检测方法在权利要求书中公布了：1.一种基于LoD的VSLAM特征点检测方法，其特征在于，包括如下步骤： 步骤1，对当前时刻的输入图像进行填充处理，得到正方形的当前时刻的填充图像；其中，的边长为与输入图像尺寸最接近的2的指数； 步骤2，根据上一时刻的输入图像的VSLAM跟踪状态，构建当前时刻的填充图像的LoD四叉树模型，并利用所述LoD四叉树模型，获取在当前时刻的输入图像尺寸范围内的叶子节点； 步骤3，根据VSLAM要求的图像特征点数，计算所述LoD四叉树模型的每个所述叶子节点应提取的图像特征点数，然后遍历所述叶子节点提取图像特征点，直至满足VSLAM的图像特征点数要求，最后将图像特征点作为VSLAM的输入，进行后续VSLAM跟踪与建图； 所述步骤1具体包括： 步骤101，获取当前时刻的输入图像，根据的宽度W和高度H计算当前时刻的填充图像的边长： ； 步骤102，将通用特征点检测算法中特征点描述子计算区域的边长记为PatchSize，对的右边界右侧、宽度为PatchSize的区域进行镜像填充，并对的下边界下侧、宽度为PatchSize的区域进行镜像填充，得到镜像填充图像； 步骤103，对所述镜像填充图像的右边界右侧、宽度为的区域进行0灰度填充，并对的下边界下侧、宽度为的区域进行0灰度填充，得到边长为的当前时刻的填充图像； 所述步骤2具体包括: 情况一：如果上一时刻的输入图像的VSLAM跟踪状态为非正常跟踪，则以的图像中心为根节点构建LoD四叉树模型，然后利用所述LoD四叉树模型获取在尺寸范围内的叶子节点； 情况二：如果上一时刻的输入图像的VSLAM跟踪状态为正常跟踪，则将对应的上一时刻的填充图像的LoD四叉树模型作为的LoD四叉树模型的初始值，根据的灰度采样偏差更新叶子节点，然后获取在尺寸范围内的叶子节点。

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