买专利卖专利找龙图腾，真高效！ 查专利查商标用IPTOP,全免费！专利年费监控用IP管家,真方便！

龙图腾网获悉华南理工大学申请的专利对象6D姿态估计方法、系统、电子设备及存储介质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：CN119941847B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-10-17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：202411904461.1，技术领域涉及：G06T7/73；该发明授权对象6D姿态估计方法、系统、电子设备及存储介质是由刘利华;林杰鸿;邢晓芬;刘振鑫;贾奎设计研发完成，并于2024-12-23向国家知识产权局提交的专利申请。

本对象6D姿态估计方法、系统、电子设备及存储介质在说明书摘要公布了：本申请实施例提供了一种对象6D姿态估计方法、系统、电子设备及存储介质，属于计算机视觉技术领域。该方法在第一阶段分析3D模板集合中与目标观测图像的最佳匹配模板，同时确定最佳匹配模板与目标观测图像的粗略对应关系；在第二阶段根据粗略对应关系确定目标观测图像与最佳匹配模板之间的仿射变换矩阵，并基于仿射变换矩阵确定目标观测图像与最佳匹配模板的平滑对应关系，从而过滤掉对应关系噪声和离群点；在第三阶段根据目标观测图像和最佳匹配模板的特征图之间的回归偏移块确定坐标偏移量，并根据坐标偏移量更新平滑对应关系，得到精确对应关系；根据精确对应关系确定对象6D姿态。本申请通过逐步的像素到像素对应学习，提升了姿态估计的精度。

本发明授权对象6D姿态估计方法、系统、电子设备及存储介质在权利要求书中公布了：1.一种对象6D姿态估计方法，其特征在于，包括以下步骤： 获取目标对象模型的模板集合和目标观测图像；所述模板集合为3D模板集合； 将所述目标观测图像与所述模板集合中的每个模板进行特征匹配确定最佳匹配模板，并确定所述最佳匹配模板与所述目标观测图像的粗略对应关系； 根据所述粗略对应关系确定所述目标观测图像与所述最佳匹配模板之间的仿射变换矩阵，并将所述仿射变换矩阵应用于所述最佳匹配模板进行像素对齐，确定所述目标观测图像与所述最佳匹配模板的平滑对应关系； 根据所述目标观测图像和所述最佳匹配模板的特征图之间的回归偏移块确定坐标偏移量，并根据所述坐标偏移量更新所述平滑对应关系，得到所述目标观测图像与所述最佳匹配模板的精确对应关系； 根据所述精确对应关系确定所述目标观测图像中的对象6D姿态； 所述将所述仿射变换矩阵应用于所述最佳匹配模板进行像素对齐，确定所述目标观测图像与所述最佳匹配模板的平滑对应关系，包括以下步骤： 根据所述仿射变换矩阵和所述目标观测图像的像素位置，确定所述像素位置在所述最佳匹配模板上的对应位置； 根据所述目标观测图像的各个像素位置在所述最佳匹配模板上的对应位置，得到所述目标观测图像与所述最佳匹配模板的平滑对应关系； 所述根据所述目标观测图像和所述最佳匹配模板的特征图之间的回归偏移块确定坐标偏移量，包括以下步骤： 分别将所述目标观测图像和所述最佳匹配模板输入密集预测变换器，得到所述目标观测图像的多个第一分层特征图和所述最佳匹配模板的多个第二分层特征图； 根据相应层的第一分层特征图和第二分层特征图，确定相应层的回归偏移块； 对所述回归偏移块中第一分层特征图的二维位置进行缩放调整，并将所述第二分层特征图与调整后的第一分层特征图对齐调整得到第三分层特征图； 对所述回归偏移块中的第一分层特征图和第二分层特征图进行相关性查找，得到相关性特征图； 根据不同层的第一分层特征图、第三分层特征图和相关性特征图确定每个像素的坐标偏移量； 所述根据所述精确对应关系确定所述目标观测图像中的对象6D姿态，包括以下步骤： 获取像素的坐标偏移量的置信度； 当所述像素的坐标偏移量的置信度大于期望阈值，则根据所述精确对应关系确定所述目标观测图像中所述像素在所述最佳匹配模板的对应位置，并根据各个像素的对应位置确定得到二维和三维的关联点对集合； 根据所述关联点对集合确定所述目标观测图像中的对象6D姿态。

如需购买、转让、实施、许可或投资类似专利技术，可联系本专利的申请人或专利权人华南理工大学，其通讯地址为：510641 广东省广州市天河区五山路381号；或者联系龙图腾网官方客服，联系龙图腾网可拨打电话0551-65771310或微信搜索“龙图腾网”。

以上内容由龙图腾AI智能生成。