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龙图腾网恭喜浙江大学申请的专利一种基于YOLOv11和ORB-SLAM3的动态环境密集点云的SLAM方法及系统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：CN119540942B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-05-30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：202510098162.1，技术领域涉及：G06V20/64；该发明授权一种基于YOLOv11和ORB-SLAM3的动态环境密集点云的SLAM方法及系统是由梁秀波;李睿哲设计研发完成，并于2025-01-22向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种基于YOLOv11和ORB-SLAM3的动态环境密集点云的SLAM方法及系统在说明书摘要公布了：本发明公开了一种基于YOLOv11和ORB‑SLAM3的动态环境密集点云的SLAM方法及系统。该方法通过将YOLOv11模型的实时目标检测和图像分割技术集成到ORB‑SLAM3框架中，实现了动态环境中的高精度和鲁棒性视觉SLAM。通过在YOLOv11模型中使用平衡卷积方法GSConv层替代传统卷积层，以及采用新的特征融合模块VoVGSCS层替代传统C2f层，改进了YOLOv11的Neck结构，并实现了轻量级网络模型。实验数据证实，本方法在动态环境中的位姿估计精度显著优于现有视觉SLAM算法。

本发明授权一种基于YOLOv11和ORB-SLAM3的动态环境密集点云的SLAM方法及系统在权利要求书中公布了：1.一种基于YOLOv11模型和ORB-SLAM3的动态环境密集点云的SLAM方法，其特征在于，该方法包括以下步骤：1在动态环境中的结构光系统捕获图像，并基于改进的YOLOv11模型进行对动态目标检测和图像分割；所述改进的YOLOv11模型包括输入层、预处理层、多个标准卷积层、GSConv层、VoVGSCSP特征融合层和输出层，所述GSConv层用于替代传统卷积层以平衡准确性和计算负载，所述VoVGSCSP特征融合层用于替代C2f特征融合层；2根据检测结果，确定动态特征点是否位于动态对象的检测框内，若位于动态对象的检测框内，则将动态特征点剔除；；3将剩余的静态特征点输入到SLAM系统中，进行位姿估计和地图构建；并根据位姿估计结果对系统鲁棒性评估以及优化；4利用时间一致性检查对连续帧的动态特征点进行验证并进一步加权剔除，完成位姿估计与建图；具体包括以下步骤：4.1时间序列一致性检查由于前后帧中检测动态点变化的一致性；当某特征点在连续多帧中被标记为动态点，则对该区域进行剔除策略，具体为：利用时间一致性检查对连续帧的动态特征点进行验证，具体如下：首先，定义特征点在连续帧中的动态状态序列： 其中表示在第t帧中特征点pi被标记为动态点，表示为静态点；其次，对每个特征点，计算其时间一致性得分： 其中T为时间窗口大小；当Ci≥τc，τc为动态点阈值，则认为pi是动态点并剔除，否则保留为静态点；最后，对时间一致性检查结果异常的特征点进行二次验证，通过统计点轨迹的运动方向一致性判定是否剔除： 若Vi≥τv，则剔除该点；4.2加权剔除：根据YOLOv11检测框的置信度对特征点剔除赋予权重；高置信度检测框内的特征点优先被剔除，而低置信度区域的特征点则经过进一步判断。

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