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龙图腾网获悉福州大学申请的专利基于形状增强和位置嵌入编码的类别级目标姿态估计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：CN118262210B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-09-26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：202410301482.8，技术领域涉及：G06V10/82；该发明授权基于形状增强和位置嵌入编码的类别级目标姿态估计方法是由柯逍;黄森敏设计研发完成，并于2024-03-16向国家知识产权局提交的专利申请。

本基于形状增强和位置嵌入编码的类别级目标姿态估计方法在说明书摘要公布了：本发明涉及基于形状增强和位置嵌入编码的类别级目标姿态估计方法，包括以下步骤：步骤S1：通过非线性形状增强方法对公开类别级姿态估计数据集进行数据增强，丰富数据集的多样性，增加网络训练期间的形状多样性；步骤S2：通过编码器将输入特征进行位置嵌入编码，从局部到全局地感知逐点几何特征，缓解目标几何结构复杂的问题；步骤S3：通过跳过连接模块减少步骤S1数据增强中引起的点云稀疏影响，避免跨尺度特征传播过程中的信息丢失，通过解码器进一步融合多尺度几何特征；步骤S4：使用对称感知重建损失和距离损失函数共同提高训练监督的效率，最终完成类别级物体6D姿态估计识别；该方法能够有效地对目标进行类别级姿态估计。

本发明授权基于形状增强和位置嵌入编码的类别级目标姿态估计方法在权利要求书中公布了：1.基于形状增强和位置嵌入编码的类别级目标姿态估计方法，其特征在于，包括以下步骤： 步骤S1：通过非线性形状增强方法对公开类别级姿态估计数据集进行数据增强，丰富数据集的多样性，增加网络训练期间的形状多样性； 步骤S2：通过编码器将输入特征进行位置嵌入编码，从局部到全局地感知逐点几何特征，缓解目标几何结构复杂的问题； 步骤S3：通过跳过连接模块减少步骤S1数据增强中引起的点云稀疏影响，避免跨尺度特征传播过程中的信息丢失，通过解码器进一步融合多尺度几何特征； 步骤S4：使用对称感知重建损失和距离损失函数，共同提高训练监督的效率，最终完成类别级物体6D姿态估计识别； 步骤S1具体包括以下步骤： 步骤S11：从网络上获取公开的类别级姿态估计数据集，获得训练数据的相关标注； 步骤S12：通过非线性形状增强方法，生成不同的未见过的实例目标，同时保留每个类别代表性的形状特征，针对对称目标基于对称轴的非线性缩放变换，沿着对称轴的方向调整比例将目标的形状进行变形； 对于正则对象空间中的每个点云P，其变形尺度SymP由SymP＝ξP*得到，其中，ξ·是随机非线性函数，是一个抛物函数；P*是P在对称轴上的投影，*表示任意对称轴，其中，Px是P在x轴上的投影，Py是P在y轴上的投影，Pz是P在z轴上的投影；每一点云P通过变形操作后生成点云O，获得点云数据O’进行后续的计算，变形尺度计算公式如下： SymP＝ξP*＝γmin+4γmax-γminP*2 其中，γmax、γmin是控制SymP的上界和下界的均匀采样随机变量； 步骤S4具体包括以下步骤： 步骤S41：使用反射对称性和旋转对称性提取有效的逐点特征，预测输入的点云O的输入对称点云Z；对称感知重建的损失函数为： Lsym＝λsym||Z-εO，Rpre，tpre，Rgt，tgt||1 其中，λsym表示对称感知重建的权重参数，ε·表示对称投影函数，Rpre表示预测的旋转矩阵，Rgt表示真值旋转矩阵，tpre表示预测的平移向量，tgt表示真值平移向量，||·||1表示L1范数； 步骤S42：根据步骤S32得到的几何特征H通过形状先验适配生成一个与点云O相匹配的预测点云Qpre，通过Chamfer距离LCD进行损失监督，最小化预测点云Qpre与点云O中的最近邻点之间的距离，LCD计算公式如下： 其中，λCD表示Chamfer距离权重参数，qp表示预测点云Qpre上的所有点，q表示点云O上的所有点，||·||2表示L2范数；总的损失函数Lloss计算公式如下： Lloss＝Lsym+LCD 步骤S43：结合使用对称感知重建损失和距离损失函数在不同层面上优化了模型的性能，在对称物体可能导致的姿态歧义情况下提高对对称性物体的识别能力，距离损失函数帮助模型在空间对齐方面进行精细调整，提高几何形状对齐的精度，确保预测的姿态与真实姿态在几何形状上的一致性；采用Umeyama算法来估计点云O与预测点云Qpre之间的最佳相似性变换参数，包括旋转、平移和比例参数，其中旋转和平移参数对应于6D物体姿态，比例参数对应于物体尺寸；采用RANSAC算法去除异常值并实现稳健估计。

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