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龙图腾网获悉南京航空航天大学申请的专利基于目标检测算法YOLOv4及几何约束的动态场景SLAM定位方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：CN116067374B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2026-05-01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：202310013414.7，技术领域涉及：G01C21/20；该发明授权基于目标检测算法YOLOv4及几何约束的动态场景SLAM定位方法是由刘胜兰;张文轩;赵雪冬;霍珺德设计研发完成，并于2023-01-05向国家知识产权局提交的专利申请。

本基于目标检测算法YOLOv4及几何约束的动态场景SLAM定位方法在说明书摘要公布了：本发明公开基于目标检测算法YOLOv4及几何约束的动态场景SLAM定位方法，本发明首先通过视觉传感器采集图像，用YOLOv4目标检测算法识别图像序列中潜在运动物体区域，对区域外的部分进行特征点提取并用光流法计算匹配特征点，算出两帧变换矩阵后，利用对极几何的极线约束判断特征点是否为动态点，当退化运动发生极线约束失效时，利用边界约束判断特征点是否为动态特征点，最后结合目标检测结果确定动态物体区域，剔除对应区域后再依次进行跟踪、局部建图以及回环检测线程，实现面向动态场景的SLAM算法，现有视觉SLAM算法在动态环境下位姿估计不准确，且容易丢失，本发明在显著提高动态场景下视觉SLAM位姿精度的同时保证了实时性，能够在嵌入式系统上流畅运行。

本发明授权基于目标检测算法YOLOv4及几何约束的动态场景SLAM定位方法在权利要求书中公布了：1.基于目标检测算法YOLOv4及几何约束的动态场景SLAM定位方法，其特征在于，包括以下步骤： 步骤S1：通过视觉传感器读取图像序列，利用YOLOv4目标检测算法识别图像中所有已分类训练的物体及其边界框位置，进入步骤S4；若未检测到物体进入步骤S2； 步骤S2：若当前帧无法检测到物体，则YOLOv4目标检测算法识别图像的网络失效，进入步骤S3； 步骤S3：判断上一帧是否存在动态物体；若存在，则根据光流法匹配两帧图像，将上一帧图像的动态物体边界框作相应位移，进入步骤S4；若不存在，当前帧流程结束； 步骤S4：对潜在运动物体的边界框区域外的部分进行特征点提取与光流法匹配，计算两帧之间基本变换矩阵； 步骤S5：与为相邻两帧图像中利用光流法匹配的一对特征点，根据变换矩阵求解特征点在另一帧图像上对应的极线； 步骤S6：依据特征点到极线的距离是否超过阈值，判断特征点是否为动态特征点； 步骤S7：若发生退化运动，即相机与特征点发生平行的纯平移运动时，该点的像沿极线运动，此时无法根据距离判断特征点是否运动； 步骤S8：采用边界约束法，通过限制特征点位移的最大值和最小值来判断特征点是否运动； 步骤S9：若和为点在两帧图像上的像点，则和像点的齐次坐标表示分别为和； 步骤S10：根据边界约束法公式求得的像素坐标，若点的位移不在范围内，则该特征点发生运动，为动态特征点； 步骤S11：如果步骤S1中物体边界框内动态特征点比例超过阈值，则认为该物体为动态物体； 步骤S12：对动态物体边界框以外的区域进行后续跟踪、局部建图及回环检测线程。

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