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龍圖騰網恭喜蘇州大學;江蘇省中以產業技術研究院;蘇州晨爾諾光電科技有限公司申請的專利一種基于多任務特征提取網絡的視覺慣性SLAM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：CN114581616B 。

龍圖騰網通過國家知識產權局官網在2025-06-10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：202210105851.7，技術領域涉及：G06T17/05；該發明授權一種基于多任務特征提取網絡的視覺慣性SLAM系統是由余雷;李光強;方一凡設計研發完成，并于2022-01-28向國家知識產權局提交的專利申請。

本一種基于多任務特征提取網絡的視覺慣性SLAM系統在說明書摘要公布了：本發明公開的一種一種基于多任務特征提取網絡的視覺慣性SLAM系統，包括多任務特征提取網絡與三維地圖構建模塊；獲取圖像數據信息，將圖像數據信息輸入多任務特征提取網絡，對特征進行檢測跟蹤，傳感器數據處理完成后，檢查系統是否已完成初始化，如果未初始化，則對系統進行視覺慣性聯合初始化；初始化完成后，使用滑動窗口對固定數目的關鍵幀的位姿、IMU偏差進行優化，從而進行位姿估計，三維地圖構建模塊將結合系統估計出的相機位姿與相機視頻流，利用surfel模型和變形圖完成三維重建。

本發明授權一種基于多任務特征提取網絡的視覺慣性SLAM系統在權利要求書中公布了：1.一種基于多任務特征提取網絡的視覺慣性SLAM系統，包括：多任務特征提取網絡與三維地圖構建模塊；其特征在于，獲取圖像數據信息，將圖像數據信息輸入多任務特征提取網絡，對特征進行檢測跟蹤，傳感器數據處理完成后，檢查系統是否已完成初始化，如果未初始化，則對系統進行視覺慣性聯合初始化；初始化完成后，使用滑動窗口對固定數目的關鍵幀的位姿、IMU偏差進行優化，從而進行位姿估計，三維地圖構建模塊將結合系統估計出的相機位姿與相機視頻流，利用surfel模型和變形圖完成三維重建；利用surfel模型和變形圖完成三維重建，具體包括：通過位姿估計和優化得到精確的相機位姿，將雙目相機獲得的每幅圖像的像素點投影到世界坐標系中，通過點云數據融合，得到surfel三維地圖；多特征提取網絡由一個共享的主干網和兩個子模塊組成，兩個子模塊包括位置模塊與描述子模塊，位置模塊包括兩個卷積層，其中一個卷積層使用ReLU激活函數，另一個卷積層使用sigmoid激活函數，描述子模塊接收主干網處理后的圖片，有兩個卷積層，信道數均為256，在每個卷積層之后是ReLU激活函數，根據位置模塊輸出的特征點相對位置坐標Prelative，采用雙三次插值生成對應的描述子Dimage；主干網包括四個卷積層，四個卷積層中的信道數為32-64-128-256，積層之間都有一個最大池化層，共三個最大池化層，每個最大池化層的跨距和內核大小都為2，在每個最大池層之后，后續卷積層的通道數將增加一倍，因此通過主干網處理后，輸出圖片的一個像素是輸入圖片的8x8個像素；還包括自監督訓練框架，所述自監督訓練框架包括若干張用于訓練的圖像，每張用于訓練的圖像會被分成兩張，其中一張是保持不變的原始圖像A，另一張是通過變換矩陣和隨機非空間圖像增強變換后的的圖像B；通過多任務網絡分別檢測A、B兩張圖像的特征點和描述子，然后從A、B兩張圖像中建立點對應；在損失函數中使用點對應來訓練模型；假設A、B兩張圖像中共有N個點對，每個點對的距離用歐氏距離表示： 其中，表示圖像A中特征點的位置，表示圖像B中特征點的位置，T表示變換矩陣，并且變換矩陣T與圖像A到圖像B的變換矩陣相同。

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蘇州大學;江蘇省中以產業技術研究院;蘇州晨爾諾光電科技有限公司，其通訊地址為：215137 江蘇省蘇州市相城區濟學路8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”。