金融界2024年12月25日消息，国家知识产权局信息显示，滨沅国科（秦皇岛）智能科技股份有限公司申请一项名为“一种面向室内单线程语义与深度估计的动态视觉SLAM方法”的专利，公开号CN119169053A，申请日期为2024年9月。
专利摘要显示，本发明公开了一种单线程语义与深度估计的动态视觉SLAM方法，包括以下步骤：S1、跟踪线程；S2、深度学习线程：深度学习线程负责为跟踪线程提供语义信息；语义信息指的是对指定动态物体或生物的分割图像，即先验动态区域；深度学习线程也负责结合深度估计和关键帧对应的相机位姿，为局部建图线程筛选关键帧；S3.局部建图线程；S4.回环检测线程性。采用单个的双边卷积神经网络执行多任务以实现同时输出语义和深度估计信息，节省了计算参数的同时，赋予环境的空间结构信息和位置信息，以及更为准确的3D点深度信息。此外，本发明还设计了语义分割指导深度估计分支，以提高卷积神经网络获得的边界深度信息的准确性。
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