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龙图腾网获悉深圳市心象智能科技有限公司申请的专利基于二维关键点的三维姿态分类方法以及相关装置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：CN114066984B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-09-19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：202111439658.9，技术领域涉及：G06T7/73；该发明授权基于二维关键点的三维姿态分类方法以及相关装置是由谭品超设计研发完成，并于2021-11-30向国家知识产权局提交的专利申请。

本基于二维关键点的三维姿态分类方法以及相关装置在说明书摘要公布了：本申请适用于图像处理技术领域，提供了一种基于二维关键点的三维姿态分类方法以及相关装置，实现只需要一张目标物体的二维图像，就可以得到该物体的三维姿态分类。本申请的方法主要包括：通过预训练的深度学习网络在目标物体的二维图像中获取二维关键点信息；根据所述二维关键点信息确定所述目标物体的关键点结构特征；通过所述关键点结构特征推测所述目标物体的三维姿态分类。

本发明授权基于二维关键点的三维姿态分类方法以及相关装置在权利要求书中公布了：1.一种基于二维关键点的三维姿态分类方法，其特征在于，包括： 通过预训练的深度学习网络在目标物体的二维图像中获取二维关键点信息； 根据所述二维关键点信息确定所述目标物体的关键点结构特征； 通过所述关键点结构特征推测所述目标物体的三维姿态分类； 所述二维关键点信息包括所述目标物体的二维关键点坐标； 根据所述二维关键点信息确定所述目标物体的关键点结构特征包括： 使用所述目标物体的二维关键点坐标之间的相对结构特征作为所述目标物体的关键点结构特征； 所述相对结构特征通过相对距离li以及夹角ai表达为ai,li，所述使用所述目标物体的二维关键点坐标之间的相对结构特征作为所述目标物体的关键点结构特征包括： 在所有二维关键点坐标中选取三个二维关键点坐标为一组，形成若干组由三个二维关键点坐标形成的二维关键定组合序列，其中每一组二维关键定组合序列的三个二维关键点坐标转换为所述目标物体的关键点结构特征包括： 确定所述二维关键定组合序列的三个二维关键点坐标Xc,Yc，Xm,Ym，Xt,Yt； 将所述Xc,Yc，所述Xm,Ym，所述Xt,Yt转化为ai,li； 其中， c2m_x＝Xc-Xm c2m_y＝Yc-Ym t2m_x＝Xt-Xm t2m_y＝Yt-Ym c2m_deg＝arctanc2m_yc2m_x t2m_deg＝arctant2m_yt2m_x ai＝t2m_deg-c2m_degD li＝L*t2m_legt2m_leg+c2m_leg 所述arctan表示反正切函数，所述D为大于0的正整数，所述L为大于0的正整数； 将所述ai,li作为第一关键点结构特征； 将所述第一关键点结构特征视为所述关键点结构特征。

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