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龙图腾网获悉中国矿业大学(北京)申请的专利基于深度学习的摄像机姿态感知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：CN116309843B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-09-05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：202310301337.5，技术领域涉及：G06T7/73；该发明授权基于深度学习的摄像机姿态感知系统是由刘毅;王文钶;蔡文浩;陈海峰;王明晖设计研发完成，并于2023-03-27向国家知识产权局提交的专利申请。

本基于深度学习的摄像机姿态感知系统在说明书摘要公布了：本发明提供了一种基于深度学习的摄像机姿态感知系统，运用深度学习方法结合传感器技术，获取摄像机实时姿态数据，特别是摄像机运动过程中的姿态数据。所述摄像机姿态感知系统包括：辅助电路、通信网络、磁力传感器、摄像机、云台、数据处理单元以及通信单元；所述摄像机姿态感知系统在使用前进行初始化，通过摄像机采集的环境图像对孪生的神经网络进行训练获得模型；在系统工作时，数据处理单元通过将摄像机采集的视频图像输入孪生神经网络模型获得摄像机的位姿数据。所述摄像机姿态感知系统解决了可转动式摄像机实时姿态感知问题，具有实时性强、数据准确、易于安装实施的特点，可在公共安全、工厂、交通、矿山等领域广泛推广应用。

本发明授权基于深度学习的摄像机姿态感知系统在权利要求书中公布了：1.基于深度学习的摄像机姿态感知系统，其特征在于：所述摄像机姿态感知系统包括：所述摄像机姿态感知系统包括：辅助电路、磁力传感器、摄像机、云台、数据处理单元以及通信单元；所述摄像机被固定安装在转动云台上用于采集图像；所述磁力传感器用于确定摄像机静止时的绝对位姿数据；所述辅助电路用于给各个部分提供电源；所述数据处理单元用于处理摄像机采集的图像和磁力传感器采集的磁力数据，获得实时摄像机绝对姿态数据；所述云台用于带动摄像机转动；所述通信单元负责视频图像数据、摄像机姿态数据的发送，以及摄像机设置数据、云台控制数据的接收； 所述摄像机姿态感知系统在使用前需要进行初始化，初始化过程为： 1通过摄像机采集图像M1； 2通过磁力传感器采集磁力数据，处理磁力数据确定M1对应的绝对位姿数据α1、β1；α1、β1分别为用欧拉角表示的水平旋转角度和垂直旋转角度； 3云台带动摄像机转动，同步采集图像Mi和磁力数据，处理磁力数据得到Mi对应的绝对位姿数据αi、βi；αi、βi分别为用欧拉角表示的水平旋转角度和垂直旋转角度； 4存储M1、α1、β1、Mi、αi、βi； 5将α1、β1、αi、βi处理为用四元数表示的绝对位姿数据qi； 6判断是否采集了设定数量的带有位姿标签的数据，如果是则执行初始化过程步骤7，否则继续执行初始化过程步骤3及其以下步骤； 7数据预处理得到图像对Mij和相对位姿数据qij； 8存储Mij和qij作为训练集； 9数据处理单元加载孪生神经网络； 10数据处理单元用初始化过程步骤8得到的训练集训练孪生神经网络，获得具有最优网络参数的孪生神经网络模型； 11存储孪生神经网络模型； 所述系统工作过程为： 1云台受控带动摄像机进行转动，摄像机同步采集图像； 2数据处理单元获取实时摄像机绝对位姿数据； 3通过通信单元输出摄像机实时绝对摄像机位姿数据； 4判断摄像机是否转动完毕处于静止状态，如果是则执行系统工作步骤5，否则返回执行系统工作步骤1及其后续步骤； 5根据磁力数据更新摄像机绝对位姿数据； 所述数据处理单元获取实时摄像机绝对位姿数据过程为： 1采集摄像机采集初始图像Ma，并裁剪Ma到设定大小； 2采集终止图像Ma，并裁剪Mb到设定大小； 3将Ma和Mb配对成图像对Mab； 4将图像对Mab送入孪生神经网络模型； 5得到该图像对的四元数表示的摄像机相对位姿数据qab； 6将得到的qab转换为欧拉角形式的摄像机相对位姿数据αab、βab；αab为欧拉角形式相对水平旋转角度，βab为欧拉角形式相对垂直旋转角度； 7将摄像机相对位姿数据转换为实时摄像机绝对位姿数据。

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