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龙图腾网获悉南京邮电大学申请的专利基于yolov3和卷积神经网络的多目标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：CN115170662B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-09-09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：202210786206.6，技术领域涉及：G06T7/73；该发明授权基于yolov3和卷积神经网络的多目标定位方法是由颜俊;钱琛;曹艳华设计研发完成，并于2022-07-04向国家知识产权局提交的专利申请。

本基于yolov3和卷积神经网络的多目标定位方法在说明书摘要公布了：本发明提供了一种基于yolov3和卷积神经网络的多目标定位方法，包括离线训练阶段和在线定位阶段，离线训练阶段划分子区域，获取训练数据；利用yolov3网络训练rgb色彩图建立目标检测模型；根据目标检测结果对深度图像进行分割和图像融合，得到训练数据指纹；最后利用卷积神经网络得到位置估计模型；在线定位阶段，利用目标检测模型进行图像融合得到在线数据指纹；确定每个目标的位置估计模型，得到目标位置。本发明通过yolov3网络和卷积神经网络经离线训练阶段建立位置估计模型，并对深度图像进行切割和融合，提取训练定位指纹，经在线阶段利用在线定位指纹和位置估计模型，完成多目标定位，解决了现有目标定位方法预测灵活性不足、准确性不够的问题。

本发明授权基于yolov3和卷积神经网络的多目标定位方法在权利要求书中公布了：1.一种基于yolov3和卷积神经网络的多目标定位方法，包含离线训练阶段和在线定位阶段两个阶段，其特征在于： 离线训练阶段包括： 步骤1：将定位区间分成若干个子区间，利用相机获取每个子区间的训练数据，训练数据包括点云信息、rgb色彩图和深度图像； 步骤2：采用yolov3网络对rgb色彩图进行多目标检测识别离线训练，得到训练结果，并建立多目标检测模型； 步骤3：根据多目标检测模型输出的目标识别结果，对深度图像进行切割和融合，提取每个目标的训练定位指纹； 步骤4：将步骤3得到的每个目标的训练定位指纹和对应的位置信息，送入卷积神经网络进行离线回归训练，得到每个子区间的位置估计模型； 在线定位阶段包括： 步骤5：利用相机采集在线数据，在线数据包括点云信息、rgb色彩图和深度图像； 步骤6：将步骤5得到的rgb色彩图送入步骤2的多目标检测模型，输出目标检测结果，完成目标识别； 步骤7：利用步骤6得到的目标检测结果，对步骤5所得的深度图像进行分割和融合，得到每个目标的在线定位指纹； 步骤8：利用步骤5所得的每个目标的点云信息，确定每个目标适用的步骤4的所述位置估计模型，结合步骤7所述在线定位指纹，完成多目标定位； 步骤3具体包括： 步骤31：根据步骤2的多目标检测模型的对每个目标的box信息的输出，得到每个目标在训练数据的rgb色彩图中的位置信息； 步骤32：根据目标在rgb色彩图中的位置，对每个目标识别结果找到目标对应于步骤1深度图像中的位置，并将像素设为1，深度图像的其他位置像素设置为0，完成对深度图像的分割，得到分隔深度图； 步骤33：将基于目标分割的分隔深度图与步骤1中得到的原始深度图像对应位置的像素值进行相加，进行像素级融合，在原始深度图像中融入目标位置特征，形成每个目标的训练定位指纹。

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