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龙图腾网获悉中国矿业大学申请的专利一种基于Fast-EDLines算法的点线特征融合式视觉惯性里程测算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：CN120689404B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2026-04-14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：202510635006.4，技术领域涉及：G06T7/73；该发明授权一种基于Fast-EDLines算法的点线特征融合式视觉惯性里程测算方法及系统是由陈国良;张祖浩;霍文奇设计研发完成，并于2025-05-16向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种基于Fast-EDLines算法的点线特征融合式视觉惯性里程测算方法及系统在说明书摘要公布了：本发明公开了一种基于Fast‑EDLines算法的点线特征融合式视觉惯性里程测算方法及系统，首先对灰度采集图像进行高斯滤波平滑处理并获得处理后图像，再对处理后图像进行梯度计算并获得梯度幅值，接着根据梯度幅值对显著梯度变化像素点进行筛选并获得边缘点，再根据边缘点进行边缘绘制并获得边缘像素链；本发明有效的实现了具有对图像传感器采集的图像数据采用基于Fast‑EDLines算法的点线特征融合式视觉惯性里程测算的功能，且通过AVX2指令集加速梯度计算并结合长短线段合并策略能提取连续长线段特征，不仅在暗光环境下的长线段检测效率相比传统LSD算法提升了数倍，还显著增强了前端位姿估计的几何约束，降低了定位误差，适合被广泛推广和使用。

本发明授权一种基于Fast-EDLines算法的点线特征融合式视觉惯性里程测算方法及系统在权利要求书中公布了：1.一种基于Fast-EDLines算法的点线特征融合式视觉惯性里程测算方法，其特征在于：包括以下步骤， 步骤A，对灰度采集图像进行高斯滤波平滑处理并获得处理后图像，再对处理后图像进行梯度计算并获得梯度幅值； 步骤B，根据梯度幅值对显著梯度变化像素点进行筛选并获得边缘点，再根据边缘点进行边缘绘制并获得边缘像素链； 步骤C，对边缘像素链采用直线最小二乘拟合法提取并获得第一直线段集合，再根据Helmholtz原理对第一直线段集合中的短线段进行去除，获得第二直线段集合； 步骤D，采用虚警数NFA验证第二直线段集合中直线端的显著性并剔除第二直线段中的伪线段，获得第三直线段集合； 步骤E，对第三直线段集合中的直线段进行线段匹配融合并剔除孤立线段，获得第四直线段集合； 步骤F，采用Shi-Tomasi角点检测法提取处理后图像中的角点并作为第一特征点集合，再对第一特征点集合进行特征点的跟踪、剔除、筛选和补充并获得第二特征点集合； 步骤G，利用离散时间积分对连续图像帧之间的惯性测量值进行递推式积分计算并获得IMU预积分； 步骤H，将第四直线段集合、第二特征点集合和IMU预积分作为观测量输入后端优化模组并完成视觉惯性里程测算作业。

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