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龙图腾网恭喜广东工业大学申请的专利基于深度图修复的实时语义vSLAM算法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：CN115358941B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-05-23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：202210917151.8，技术领域涉及：G06T5/77；该发明授权基于深度图修复的实时语义vSLAM算法是由刘键均;夏益民;卢俊颖;陈宇杭;廖梓希;蔡述庭设计研发完成，并于2022-08-01向国家知识产权局提交的专利申请。

本基于深度图修复的实时语义vSLAM算法在说明书摘要公布了：本发明公开了一种基于深度图修复的实时语义vSLAM算法，涉及计算机视觉技术领域。该基于深度图修复的实时语义vSLAM算法，采用不阻塞跟踪线程结构，语义线程分割最新输入帧，跟踪线程利用最新分割帧，使跟踪线程不必等待语义线程分割完成才开始进行位姿的计算，提高了系统的实时性，满足现实世界SLAM系统的应用，使用Deeplabv3+语义分割算法来获取图像的语义分割图，比现有技术使用的Segnet以及Mask‑RCNN的分割速度快，还能满足高精度分割结果的要求。利用LK多层光流法配对ORB关键点来剔除动态点，弥补语义延迟。还提出利用深度图恢复语义图像方法来修复语义分割缺失部分，提高分割精度。

本发明授权基于深度图修复的实时语义vSLAM算法在权利要求书中公布了：1.一种基于深度图修复的实时语义vSLAM算法，其特征在于：所述实时语义vSLAM算法包括以下步骤：S1、输入深度相机拍摄的RGB-D图像帧，并将该RGB-D图像分别传进语义分割线程和跟踪线程，更新待分割图像；S2、采用不阻塞跟踪线程的结构，语义线程使用基于MobileNetV2框架的DeeplabV3+分割最新待分割图像，得到最新语义分割图；S3、对分割图进行修复，将分割图和与其对应的深度恢复语义图像合并，作为最新语义分割帧；S4、对当前帧的RGB图像转换为灰度图，并提取其ORB关键点；S5、跟踪线程在不等待语义分割线程结束的情况下使用最新的语义分割图，利用L-K多层光流法剔除当前帧的动态关键点；S51、获取当前帧以及最新分割帧的ORB关键点和灰度图像；S52、设最新分割帧x1,y1点的灰度为I1x1,y1，当前帧x2,y2点的灰度为I2x2,y2，根据灰度不变的假设，同一点的灰度不变，利用高斯牛顿公式来追踪ORB关键点的移动，高斯牛顿公式为S6、利用ORB配对点以及深度信息恢复语义图像；S61、判断当前帧ORB关键点是否为动态点以及是否未遍历，若是，则进行深度遍历，使用宽度优先算法；S62、创建新队列a，将该ORB关键点放入队尾，获取该点的深度值来作为遍历的基础深度d；S7、利用剩余的静态关键点进行相机的位姿估计或重定位；S8、在稠密建图中，利用语义信息和跟踪信息建立语义点云地图。

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