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龍圖騰網恭喜浙江大學申請的專利一種基于YOLOv11和ORB-SLAM3的動態環境密集點云的SLAM方法及系統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：CN119540942B 。

龍圖騰網通過國家知識產權局官網在2025-05-30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：202510098162.1，技術領域涉及：G06V20/64；該發明授權一種基于YOLOv11和ORB-SLAM3的動態環境密集點云的SLAM方法及系統是由梁秀波;李睿哲設計研發完成，并于2025-01-22向國家知識產權局提交的專利申請。

本一種基于YOLOv11和ORB-SLAM3的動態環境密集點云的SLAM方法及系統在說明書摘要公布了：本發明公開了一種基于YOLOv11和ORB?SLAM3的動態環境密集點云的SLAM方法及系統。該方法通過將YOLOv11模型的實時目標檢測和圖像分割技術集成到ORB?SLAM3框架中，實現了動態環境中的高精度和魯棒性視覺SLAM。通過在YOLOv11模型中使用平衡卷積方法GSConv層替代傳統卷積層，以及采用新的特征融合模塊VoVGSCS層替代傳統C2f層，改進了YOLOv11的Neck結構，并實現了輕量級網絡模型。實驗數據證實，本方法在動態環境中的位姿估計精度顯著優于現有視覺SLAM算法。

本發明授權一種基于YOLOv11和ORB-SLAM3的動態環境密集點云的SLAM方法及系統在權利要求書中公布了：1.一種基于YOLOv11模型和ORB-SLAM3的動態環境密集點云的SLAM方法，其特征在于，該方法包括以下步驟：1在動態環境中的結構光系統捕獲圖像，并基于改進的YOLOv11模型進行對動態目標檢測和圖像分割；所述改進的YOLOv11模型包括輸入層、預處理層、多個標準卷積層、GSConv層、VoVGSCSP特征融合層和輸出層，所述GSConv層用于替代傳統卷積層以平衡準確性和計算負載，所述VoVGSCSP特征融合層用于替代C2f特征融合層；2根據檢測結果，確定動態特征點是否位于動態對象的檢測框內，若位于動態對象的檢測框內，則將動態特征點剔除；；3將剩余的靜態特征點輸入到SLAM系統中，進行位姿估計和地圖構建；并根據位姿估計結果對系統魯棒性評估以及優化；4利用時間一致性檢查對連續幀的動態特征點進行驗證并進一步加權剔除，完成位姿估計與建圖；具體包括以下步驟：4.1時間序列一致性檢查由于前后幀中檢測動態點變化的一致性；當某特征點在連續多幀中被標記為動態點，則對該區域進行剔除策略，具體為：利用時間一致性檢查對連續幀的動態特征點進行驗證，具體如下：首先，定義特征點在連續幀中的動態狀態序列： 其中表示在第t幀中特征點pi被標記為動態點，表示為靜態點；其次，對每個特征點，計算其時間一致性得分： 其中T為時間窗口大小；當Ci≥τc，τc為動態點閾值，則認為pi是動態點并剔除，否則保留為靜態點；最后，對時間一致性檢查結果異常的特征點進行二次驗證，通過統計點軌跡的運動方向一致性判定是否剔除： 若Vi≥τv，則剔除該點；4.2加權剔除：根據YOLOv11檢測框的置信度對特征點剔除賦予權重；高置信度檢測框內的特征點優先被剔除，而低置信度區域的特征點則經過進一步判斷。

如需購買、轉讓、實施、許可或投資類似專利技術，可聯系本專利的申請人或專利權人浙江大學，其通訊地址為：310058 浙江省杭州市西湖區余杭塘路866號；或者聯系龍圖騰網官方客服，聯系龍圖騰網可撥打電話0551-65771310或微信搜索“龍圖騰網”。