一种动态场景下基于目标检测和几何概率的视觉SLAM方法（高校公示15天）（不包年费滞纳金）（需要二变）

本申请提供一种动态场景下基于目标检测和几何概率的视觉SLAM方法，步骤为：1)采集待处理图像，使用目标检测算法将待处理图像划分为静态区域和动态区域；2)使用VSAC算法计算静态区域匹配点的基础矩阵F；3)使用基础矩阵F和对极约束计算动态区域匹配点的几何概率；4)将动态区域连续两帧匹配点的几何概率融合，作为当前帧匹配点的最终几何概率；5)对动态区域未匹配的点进行概率拓展，得到动态区域所有特征点的几何概率，并剔除不满足概率要求的特征点，将剩余的点传入后续跟踪和建图步骤。本申请将目标检测网络与传统的几何方法相结合能够同时满足视觉SLAM的精度和实时性要求，既保证了实时性又提高了定位精度和建图质量。

《一种动态场景下基于目标检测和几何概率的视觉SLAM方法（高校公示15天）（不包年费滞纳金）（需要二变）》是一发明专利，专利号为 2022106244076，当前法律状态为已下证，由安徽大学提出申请，发明人为潘天红;崔振威;杨国志;樊渊;汪政，申请日期为2022-06-02，公开（公告）日期为2025-04-08，国际专利分类号（IPC）为 G06T 7/11 (2017.01)，高新资质：未报高企。该专利已下发证书，权利稳定，适合直接办理转让过户，是企业申报高企、项目招投标、质押融资的优质标的。赋翼网提供从选品、尽调、合同签订到官方著录项目变更（过户）的一站式专利转让服务，专业顾问全程协助，确保交易合规、安全、高效。专利摘要：本申请提供一种动态场景下基于目标检测和几何概率的视觉SLAM方法，步骤为：1)采集待处理图像，使用目标检测算法将待处理图像划分为静态区域和动态区域；2)使用VSAC算法计算静态区域匹配点的基础矩阵F；3)使用基础矩阵F和对极约束计算动态区域匹配点的几何概率；4)将动态区域连续两帧匹配点的几何概率融合，作为当前帧匹配点的最终几何概率；5)对动态区域未匹配的点进行概率拓展，得到动态区域所有特征点的几何概率，并剔除不满足概率要求的特征点，将剩余的点传入后续跟踪和建图步骤。本申请将目标检测网络与传统的几何方法相结合能够同时满足视觉SLAM的精度和实时性要求，既保证了实时性又提高了定位精度和建图质量。

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