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龙图腾网获悉中天智领(北京)科技有限公司申请的专利基于深度学习的交互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：CN119919749B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-06-24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：202510362969.1，技术领域涉及：G06V10/77；该发明授权基于深度学习的交互方法及系统是由张啸轩;李红梅;宋志标设计研发完成，并于2025-03-26向国家知识产权局提交的专利申请。

本基于深度学习的交互方法及系统在说明书摘要公布了：本发明提供一种基于深度学习的交互方法及系统，涉及计算机视觉技术领域，包括采集连续图像序列并提取特征点，计算特征点的位置变化量与梯度变化量，构建二维特征向量，利用高斯混合模型聚类得到稳定特征类。基于特征权重分布函数对特征点赋权，计算特征相似度并构建匹配关系。结合车辆运动速度计算动态视差阈值，筛选可靠匹配特征对，求解位姿变换参数。通过特征检测网络提取特征变化序列，构建运动特征映射矩阵，并结合深度信息生成补偿深度图。基于补偿深度图和位姿变换参数进行场景重建，计算场景置信度得分，并对位姿参数进行校准，得到高精度的位姿参数序列，能够提高特征匹配的鲁棒性和位姿估计的准确性。

本发明授权基于深度学习的交互方法及系统在权利要求书中公布了：1.基于深度学习的交互方法，其特征在于，包括： 采集车载相机获取的连续图像序列并提取特征点，将相邻时刻特征点的位置变化量与相邻时刻特征点的梯度变化量组合构建二维特征向量，利用高斯混合模型对二维特征向量进行聚类得到稳定特征类，基于稳定特征类中特征向量的分布特性计算特征权重分布函数，根据权重分布函数对特征点赋权得到加权特征点； 基于加权特征点计算特征相似度得到相似度矩阵，对相似度矩阵进行归一化处理，利用归一化后的相似度矩阵构建特征匹配关系得到初始匹配对，获取车辆运动速度并计算动态视差阈值，根据动态视差阈值对初始匹配对中特征点的视差进行筛选得到可靠匹配特征点对，根据可靠匹配特征点对构建优化方程并求解得到相邻图像间的位姿变换参数； 将连续图像序列输入特征检测网络得到特征变化序列，根据特征变化序列计算相邻帧间的特征变化梯度，基于特征变化梯度构建运动特征映射矩阵，将运动特征映射矩阵与深度信息组合生成补偿深度图，利用补偿深度图和位姿变换参数重建场景并计算场景置信度得分，基于场景置信度得分对位姿变换参数进行校准得到校准后的位姿参数序列； 获取车辆运动速度并计算动态视差阈值包括： 获取车辆运动速度和相邻帧时间间隔，计算所述车辆运动的加速度，根据加速度对车辆运动状态进行分类，计算车辆运动速度与加速度的乘积，与所述车辆运动速度的三次方的比值得到运动曲率； 对图像构建多尺度金字塔，对每个尺度的图像划分自适应网格单元，统计每个网格单元内的特征点数量，计算每个网格单元内特征点数量与图像特征点总数的比值得到特征点分布概率； 基于所述特征点分布概率计算每个尺度的信息熵，计算每个网格单元内的图像梯度方向均值，基于所述图像梯度方向均值计算方向一致性，将每个尺度的信息熵与方向一致性组合作为当前尺度的场景结构复杂度； 根据所述场景结构复杂度与场景结构复杂度均值的差异确定每个尺度的权重系数，对所述场景结构复杂度进行跨尺度加权得到综合场景结构复杂度； 根据所述车辆运动速度和所述运动曲率计算运动响应值，将所述综合场景结构复杂度与运动响应值组合得到动态视差阈值。

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