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龙图腾网获悉西安电子科技大学广州研究院;琶洲实验室(黄埔)申请的专利一种物体6D姿态估计方法、装置、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：CN116912512B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-12-26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：202310864222.7，技术领域涉及：G06V10/44；该发明授权一种物体6D姿态估计方法、装置、设备及存储介质是由谢雪梅;骆佳凯;李旭阳;于明轩;石光明设计研发完成，并于2023-07-13向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种物体6D姿态估计方法、装置、设备及存储介质在说明书摘要公布了：本发明公开了一种物体6D姿态估计方法、装置、设备及存储介质，通过将待检测图像中的目标物体根据空间结构拆解为基本几何体部件的组合，得到简化部件模型的目标图像；采用预先训练的部件检测器获取所述简化部件模型的部件检测框，将所述部件检测框间的相对几何关系构建成节点特征；采用预先训练得到的图神经网络输出所述部件检测框的邻接矩阵；将所述邻接矩阵和所述节点特征组合为结构特征，采用预设的姿态预测头输出所述结构特征对应的6D姿态。无需预先获取目标物体的三维模型，高效、低成本地实现物体6D姿态估计。

本发明授权一种物体6D姿态估计方法、装置、设备及存储介质在权利要求书中公布了：1.一种物体6D姿态估计方法，其特征在于，所述方法包括： 将待检测图像中的目标物体根据空间结构拆解为基本几何体部件的组合，得到简化部件模型的目标图像； 采用预先训练的部件检测器获取所述简化部件模型的部件检测框，将所述部件检测框间的相对几何关系构建成节点特征； 采用预先训练得到的图神经网络输出所述部件检测框的邻接矩阵； 将所述邻接矩阵和所述节点特征组合为结构特征，采用预设的姿态预测头输出所述结构特征对应的6D姿态； 所述将所述部件检测框间的相对几何关系构建成节点特征，具体包括： 采用节点表示所述部件检测框中的矩形框，采用不同节点构成的边表示所述部件检测框中各个矩形框之间的相对几何关系； 采用全连接网络将边特征编码成一个高维向量，得到不同的边特征； 聚合所有与节点相连的边特征得到该节点的节点特征； 所述节点特征为： 其中，表示节点A与其相连的节点B构成的边特征，表示节点A与其相连的节点C构成的边特征，表示节点A与其相连的节点D构成的边特征，为节点A的邻接矩阵，W为节点A的网络参数，，节点i的几何特征为，和为节点i表示的矩形框的二维坐标值，和分别为节点i表示的矩形框的长和宽，为节点i表示的矩形框的旋转角，为全连接网络的参数，i=A、B、C、D。

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西安电子科技大学广州研究院;琶洲实验室(黄埔)，其通讯地址为：510555 广东省广州市黄埔区中新知识城海丝中心B5、B6、B7栋；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”。

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