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龍圖騰網恭喜北京工商大學申請的專利基于動態特征點匹配方法的室內環境DFPM-SLAM系統的實現方法獲國家發明授權專利權，本發明授權專利權由國家知識產權局授予，授權公告號為：CN115546478B 。

龍圖騰網通過國家知識產權局官網在2025-05-13發布的發明授權授權公告中獲悉：該發明授權的專利申請號/專利號為：202211028073.2，技術領域涉及：G06V10/26；該發明授權基于動態特征點匹配方法的室內環境DFPM-SLAM系統的實現方法是由連曉峰;徐晨星;譚勵;李林;朱嘉逸設計研發完成，并于2022-08-25向國家知識產權局提交的專利申請。

本基于動態特征點匹配方法的室內環境DFPM-SLAM系統的實現方法在說明書摘要公布了：本發明是一種基于動態特征點匹配方法的室內環境DFPM?SLAM系統的實現方法，用于室內定位與地圖構建。本發明基于ORB?SLAM3框架實現室內環境DFPM?SLAM系統，在跟蹤子系統中加入關鍵幀評分選擇機制模塊，根據圖像包含的特征點數量、旋轉偏移度、與最近關鍵幀的相隔幀數量，對圖像評分選取關鍵幀；設置MR?DFPM子系統，基于模糊思想的切換概率方法來確定特征點狀態，采用基于卡爾曼濾波的切換概率更新方法對動靜態特征點準確劃分，以剔除場景中的動態物體。本發明方法可實現準確剔除動態物體以解決跟蹤丟失問題，且在室內動態場景下的絕對軌跡誤差與相對姿態誤差均有較大改善，能滿足系統運行的實時性要求。

本發明授權基于動態特征點匹配方法的室內環境DFPM-SLAM系統的實現方法在權利要求書中公布了：1.一種基于動態特征點匹配方法的室內環境DFPM-SLAM系統的實現方法，其特征在于，所述方法基于ORB-SLAM3框架實現室內環境DFPM-SLAM系統，包括如下步驟：步驟一，在跟蹤子系統中加入關鍵幀評分選擇機制模塊選取關鍵幀；所述的關鍵幀評分選擇機制模塊，首先根據設置的三項準則：包含的特征點數量、圖像的旋轉偏移度以及與最近關鍵幀的相隔幀數量，對輸入圖像序列的每幀圖像進行評分，然后對三種評分歸一化加權求和，與預先設置的閾值比較，選取關鍵幀；步驟二，設置MR-DFPM子系統生成關鍵幀的動靜態點標記圖；所述的MR-DFPM子系統用于：1首先，采用Mask-R-CNN深度學習網絡對關鍵幀圖像進行語義分割，賦予物體語義信息標簽，由不同對象經語義分割得到的類別置信度獲得切換概率；2其次，利用模糊邏輯中的隸屬度概念，將處于分割邊緣區域的特征點根據切換概率的大小分為三類：動態點、靜態點與模糊動靜態點；3然后，采用卡爾曼濾波方法對模糊動靜態點的切換概率進行更新，以明確特征點是動態點還是靜態點；步驟三，MR-DFPM子系統將關鍵幀的動靜態點標記圖返回給跟蹤子系統，跟蹤子系統將其中的動態特征點進行剔除。

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