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龙图腾网获悉曜科智能科技(上海)有限公司申请的专利车辆位姿估计方法、芯片、电子设备和计算机可读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：CN116052091B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2026-01-02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：202310087334.6，技术领域涉及：G06V20/54；该发明授权车辆位姿估计方法、芯片、电子设备和计算机可读介质是由高达理;陈天友;石志儒设计研发完成，并于2023-02-09向国家知识产权局提交的专利申请。

本车辆位姿估计方法、芯片、电子设备和计算机可读介质在说明书摘要公布了：本发明公开了一种车辆位姿估计方法、芯片、电子设备和计算机可读介质，包括步骤：S1：基于目标检测模型对每帧图像进行车辆检测；S2：基于改进的DeepSORT算法进行车辆跟踪；S3：将三维场景模型先验信息与车辆跟踪部分获取的车辆在图像坐标系中的边界框相结合，输出一个代表车辆位姿的变换矩阵M∈R3×4以及与目标尺寸最接近的预定义车辆模型尺寸。本发明实现了对交通监控视频流中的车辆进行位姿估计，可根据2D图像中车辆检测和跟踪的结果近似估计车辆在3D模型空间的位置和朝向，为在数字孪生城市平台中实现任意视角同时查看多个相机车流情况的功能提供关键技术支撑。

本发明授权车辆位姿估计方法、芯片、电子设备和计算机可读介质在权利要求书中公布了：1.一种车辆位姿估计方法，其特征在于，包括以下步骤： S1：基于目标检测模型对每帧图像进行车辆检测，预测图像中的车辆目标在图像坐标系中的2D边界框； S2：基于改进的DeepSORT算法进行车辆跟踪，将当前帧的车辆检测结果和同一相机的过去帧的检测结果进行特征匹配； S3：将三维场景模型的先验信息与所述车辆跟踪获取的车辆信息在图像坐标系中的所述2D边界框相结合，输出一个代表车辆位姿的变换矩阵M∈R3×4以及与目标尺寸最接近的预定义车辆模型尺寸；其中：M表示从三维场景模型坐标系到车辆模型坐标系之间的变换关系，R3×4指实数空间； 步骤S2所述改进的DeepSORT算法包括如下改进内容： S2-1：移除DeepSORT中独立的ReID提取特征网络部分，改为使用车辆检测模型中已有的深度特征； S2-2：使用位置信息对所述特征匹配的范围进行约束； S2-1包括如下步骤： S2-1-1：将一张形状为3×H×W的图像输入到YOLOv5m6模型预测的过程中，保存所述YOLOv5m6模型neck部分产生的4个形状分别为的特征图像Fi,i∈{0,1,2,3}； S2-1-2：对于每一个预测得到的在输入图像坐标系下的所述2D边界框的中心点坐标cx,cy，按照所述输入图像和所述特征图像尺寸的比例分别计算所述中心点在每个所述特征图像坐标系下对应的坐标cxi,cyi，并在该坐标位置沿着所述特征图像的第一个维度取出特征向量Vi； S2-1-3：将4个所述特征向量Vi依次拼接之后作为所述特征匹配所对应的特征。

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