同济大学刘成菊获国家专利权
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龙图腾网获悉同济大学申请的专利一种面向城市信息模型的三维语义地图构建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：CN115272599B 。
龙图腾网通过国家知识产权局官网在2026-04-28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：202210884356.0，技术领域涉及：G06T17/05；该发明授权一种面向城市信息模型的三维语义地图构建方法是由刘成菊;周逊;陈启军设计研发完成，并于2022-07-25向国家知识产权局提交的专利申请。
本一种面向城市信息模型的三维语义地图构建方法在说明书摘要公布了：本发明涉及一种面向城市信息模型的三维语义地图构建方法，包括：S1、设计和训练深度神经网络，同时提取输入图像的语义分割信息和SLAM特征；S2、将语义分割信息和SLAM特征输入至改进双目ORB‑SLAM3框架，进行相机位姿估计，并持续增量更新稀疏点云语义地图；S3、对S2中生成的稀疏点云语义地图，结合语义分割信息进行空间‑语义地图点聚类；S4、根据空间‑语义地图点聚类结果，重建超二次曲面物体形式的物体模型，并对物体模型持续增量优化；S5、基于重建的超二次曲面物体模型以及相机位姿估计，构建物体级三维语义地图；S6、基于双目立体匹配，获取RGB‑D图像，结合相机位姿估计和语义分割信息，构建稠密点云级三维语义地图。与现有技术相比，本发明的方法精度与鲁棒性更高、环境表征能力更强。
本发明授权一种面向城市信息模型的三维语义地图构建方法在权利要求书中公布了：1.一种面向城市信息模型的三维语义地图构建方法，其特征在于，该方法包括以下步骤： 步骤S1、设计和训练深度神经网络，同时提取输入图像中的语义分割信息和SLAM特征； 步骤S2、将步骤S1得到的语义分割信息以及SLAM特征输入至改进双目ORB-SLAM3框架，进行相机位姿估计，并持续增量更新稀疏点云语义地图； 步骤S3、对步骤S2中生成的稀疏点云语义地图，结合步骤S1的语义分割信息进行空间-语义地图点聚类； 步骤S4、根据空间-语义地图点聚类结果，重建超二次曲面物体形式的物体模型，并对物体模型持续增量优化； 步骤S5、基于重建的超二次曲面物体模型以及相机位姿估计，构建物体级三维语义地图； 步骤S6、基于双目立体匹配，获取RGB-D图像，结合相机位姿估计和语义分割信息，构建稠密点云级三维语义地图。
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1、本报告根据公开、合法渠道获得相关数据和信息，力求客观、公正，但并不保证数据的最终完整性和准确性。
2、报告中的分析和结论仅反映本公司于发布本报告当日的职业理解，仅供参考使用，不能作为本公司承担任何法律责任的依据或者凭证。
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