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龙图腾网获悉中国重型机械研究院股份公司申请的专利一种基于混合标签的鲁棒性标志块及其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：CN117095055B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-10-14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：202310951816.1，技术领域涉及：G06T7/73；该发明授权一种基于混合标签的鲁棒性标志块及其定位方法是由何博;王文学;高琦;史学亮;连天龙设计研发完成，并于2023-07-31向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种基于混合标签的鲁棒性标志块及其定位方法在说明书摘要公布了：本发明属于机器视觉技术领域，公开了一种基于混合标签的鲁棒性标志块及其定位方法，所述标志块包括：四个大小不一的圆环标签和中心的方形标签，方形标签采用七行七列的正方组成网格结构进行编码。为了方便梯度检测出图像中的各种边缘，最外围的二十四个正方形为纯黑色。本申请提供的定位方法，可根据图像识别的置信度阈值，利用圆心检测或梯度检测进行定位，并通过最小二乘法求解标志块的位姿。本发明可以广泛应用于标签定位领域，在因为恶劣环境导致圆环标签定位失败的情况下，也可以利用精度更高的方形标签进行检测，达到定位的目的，是一种相对鲁棒性更高的定位方法。

本发明授权一种基于混合标签的鲁棒性标志块及其定位方法在权利要求书中公布了：1.一种基于混合标签的鲁棒性标志块的定位方法，其特征在于， 所述标志块为正方形，在标志块正方形的对角线上分布着四个大小不一致的圆环标签，所述圆环标签为黑色圆环内部包含白色的圆，四个圆环标签的圆心相连构成一个正方形；标志块中心位置分布AprilTag视觉基准系统生成的二维码标签， 所述标志块的定位方法包括以下步骤： S1、对图像进行预处理； S2、利用FasterR-CNN深度神经网络在图像中识别圆环标记获得ROI区域； S3、FasterR-CNN深度神经网络是一种Two-Stage的目标检测算法，包括主干网络和区域生成网络，首先输入图片，通过ResNet-50主干网络对图片进行深度特征提取，然后根据RPN区域生成网络进行ROI区域的提取，接着根据该区域提取的置信度结果，设定阈值，判断采用圆环标签定位算法还是二维码标签定位算法； RPNLoss的置信度采用二分类交叉熵损失进行定义： 采用二分类交叉熵损失函数作为圆环标签的相似性的衡量指标，通过设定阈值来判断圆环标签的相似性置信度，置信度初始阈值设定为0.8，当ROI区域的置信度结果大于等于0.8时，使用圆环标签定位算法；当置信度结果小于0.8时，使用二维码标签定位算法； S4、若采用圆环标签定位算法，具体包括如下步骤： 首先通过图像的ROI区域进行圆心检测，分别获得四个圆心坐标；对圆心进行模板匹配，分别得出四个圆心的三维坐标；然后根据四个点的三维坐标，通过最小二乘法拟合平面方程，最后获得标志块在相机坐标系中的位置与姿态； 若采用二维码标签定位算法，具体包括如下步骤： 首先通过图像的ROI区域由梯度检测得出图像中的各种边缘，然后在边缘图像中找出需要的四边形图案并进行筛选，最终形成闭环则为检测到一个四边形，进行二维码编码和二维码解码，然后对检测结果进行校验；校验通过后，根据检测到的边缘信息，提取角点图像坐标，利用坐标转换得到标志块在相机坐标系中的位置与姿态。

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