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龙图腾网恭喜杭州易现先进科技有限公司申请的专利检测VIO系统跟踪状态的方法、系统、电子装置和存储介质获国家发明授权专利权，本发明授权专利权由国家知识产权局授予，授权公告号为：CN113920386B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-03-25发布的发明授权授权公告中获悉：该发明授权的专利申请号/专利号为：202111055061.4，技术领域涉及：G06V10/774；该发明授权检测VIO系统跟踪状态的方法、系统、电子装置和存储介质是由谷秀青;张高明;步青设计研发完成，并于2021-09-09向国家知识产权局提交的专利申请。

本检测VIO系统跟踪状态的方法、系统、电子装置和存储介质在说明书摘要公布了：本申请涉及一种检测VIO系统跟踪状态的方法、系统、电子装置和存储介质，通过对源输入数据和系统内部状态信息进行标注，获得训练数据，源输入数据包括IMU数据和原始图像，训练数据包括正样本和负样本；将训练数据按照机器学习方法进行模型训练，获得训练好的机器学习模型，训练好的机器学习模型用于跟踪状态检测；接收待预测数据，通过训练好的机器学习模型输出待预测数据的得分，根据待预测数据的得分，获得VIO系统的第一跟踪状态，本方案同时利用VIO系统的源输入数据和部分系统内部状态信息，并且使用机器学习的方法判断跟踪状态，机器学习的方法可以从大量正负样本中进行学习，从而获得准确检测跟踪状态的能力，提高了检测跟踪状态的准确率。

本发明授权检测VIO系统跟踪状态的方法、系统、电子装置和存储介质在权利要求书中公布了：1.一种检测VIO系统跟踪状态的方法，其特征在于，所述方法包括:对源输入数据和系统内部状态信息进行标注，获得训练数据，其中，所述源输入数据包括IMU数据和原始图像，所述系统内部状态信息是指与视差、速度、提取的特征点数相关的RawData经过系统内部算法初步处理的信息，属于系统内部的信息，是RawData直接派生出来的；所述训练数据包括正样本和负样本，所述正样本为跟踪良好的样本，所述负样本为跟踪失败的样本；将所述训练数据按照机器学习方法进行模型训练，获得训练好的机器学习模型，其中，所述训练好的机器学习模型用于跟踪状态检测，所述跟踪状态包括跟踪受限、跟踪受限严重、跟踪失败和跟踪良好；接收待预测数据，通过所述训练好的机器学习模型输出所述待预测数据的得分，根据所述待预测数据的得分，获得所述VIO系统的第一跟踪状态；其中，所述接收待预测数据，通过所述训练好的机器学习模型输出所述待预测数据的得分之后，所述方法还包括：获取系统内部状态信息，将所述系统内部状态信息进行分类，将各分类按照预设规则进行打分，获得各分类的得分；根据所述各分类的得分和预设综合得分策略，获得综合得分，根据所述综合得分判断所述VIO系统的第二跟踪状态；根据所述第一跟踪状态和所述第二跟踪状态获得所述VIO系统的第三跟踪状态。

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