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龙图腾网获悉超级视线科技有限公司申请的专利一种基于单目高位摄像头采集图片的车辆姿态估计方法及系统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：CN116188405B 。

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：202310085692.3，技术领域涉及：G06T7/00；该发明授权一种基于单目高位摄像头采集图片的车辆姿态估计方法及系统是由闫军;纪双西设计研发完成，并于2023-02-09向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种基于单目高位摄像头采集图片的车辆姿态估计方法及系统在说明书摘要公布了：本发明公开一种基于单目高位摄像头采集图片的车辆姿态估计方法及系统，涉及智能交通管理领域，包括：通过城市内多种位置架设的固定机位摄像头采集的视频图片生成待训练样本图片数据集和与所述待训练样本图片数据集对应的标注信息，并进一步生成单一目标预测模型，再结合已有的成熟的目标检测模型，可对单目高位摄像头采集的图片中的目标车辆的姿态信息进行估计，并进一步解析所述目标的姿态信息和有向包围框的二维投影坐标，实现了高位固定摄像头场景下车辆姿态的估计，不仅能提供更为丰富的车辆结构信息用于后续复杂任务的参考信息，还极大的降低了特殊应用场景下的人工标注成本和复杂度。

本发明授权一种基于单目高位摄像头采集图片的车辆姿态估计方法及系统在权利要求书中公布了：1.一种基于单目高位摄像头采集图片的车辆姿态估计方法，其特征在于，应用于高位固定摄像头场景，所述方法包括： 获取待训练样本图片数据集和与所述待训练样本图片数据集对应的标注信息； 根据所述待训练样本图片数据集的生成数据特征信息，生成单一目标预测模型； 根据所述单一目标预测模型对单目高位摄像头采集的图片中的目标检测框进行裁剪后进行与所述待训练样本图片数据尺寸一致的缩放，并将缩放后的图片输入到所述单一目标预测模型中获取预测结果； 根据所述标注信息对所述预测结果进行解析，获取所述目标的姿态信息和有向包围框的二维投影坐标； 所述获取待训练样本图片数据集和与所述待训练样本图片数据集对应的标注信息的步骤包括： 通过预置车辆三维模拟软件生成具有与实际场景视角相似的模拟图片数据、场景内每个模拟目标对应的立体有向包围框的尺寸信息size0＝wo,lo,ho以及其二维平面投影顶点坐标信息Kp80，将其作为初始的基础场景模拟数据集D1； 对数据集D1，根据Kp80计算最小外接矩形框，并作为近似目标检测框x1,y1,w,h，对应区域中心点为c，进行区域图片裁剪获取目标的patch数据集，并根据patch图片的最大边尺寸s0＝maxh,w进行重新尺度化为固定尺寸s，重新尺度化比例为rsa＝ss0，获取尺寸规则化的图片数据集D2，其中原图超出边界无有效区域部分直接填充0,0,0；与此同时，对应的目标有向包围盒投影坐标点组Kp80也进行对应的平移和尺度变化：Kp8＝Kp80-x1,y1*rsa；针对目标尺寸信息进行利用长边l进行重新尺度化转换size＝wr,1,hr＝wolo,1,holo；最终获取转化图片数据集D2对应的标注信息投影坐标Kp8和目标相对尺寸size，并且利用size可计算虚拟平行地平面的世界坐标系下的包围框坐标: 通过二维Kp8-三维Pwrd点对计算目标的姿态信息,包括旋转向量rot以及局部平移向量trans0，进一步可将旋转向量rot＝r1,r2,r3转化为复合球坐标svar＝s1,s2,s3； 利用转化后的姿态角数据svar进行数据集D2的结构多样性样本筛选,具体步骤如下所述：将svar数据作为对应图片的特征向量，使用聚类算法获取图片对应的聚类簇标签labeli,i＝1,..,cn，并将与簇内平均特征向量svar_even_labeli余弦相似性最高的样本作为簇内样本示例图片img_labeli，并以簇内平均特征向量svar_even_labeli以及簇内样本个数ni为聚类结果数据和样本示例图片一起保存；根据聚类结果和预设的训练集总量N，计算每个聚类簇内预期个数为mi＝Ncn：如果nimi，则针对已有的数据进行重采样到mi；如果nimi，则根据簇内样本示例图片img_labeli和簇内平均姿态角信息svar_even_labeli，按上述步骤重新生成模拟数据，直到生成的各聚类簇内数据量ni偏差不超过阈值； 根据已经求解的旋转向量rot转换对应的旋转矩阵R，计算trans0在相机坐标系内表示trans＝R*trans0＝t1,t2,d，并获取在二维平面上的投影坐标tra＝t1d,t2d；利用采集区域中心点坐标c，计算投影坐标点的中心偏移坐标为dtr＝tra-c＝dtr1,dtr2；组合最终的局部物理中心点偏移向量为tr＝dtr1,dtr2,d。

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