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龙图腾网获悉桂林电子科技大学申请的专利基于视触信息融合的手机软排线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：CN116630417B 。

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：202310469011.3，技术领域涉及：G06T7/73；该发明授权基于视触信息融合的手机软排线定位方法是由黄贞平;陈金龙设计研发完成，并于2023-04-27向国家知识产权局提交的专利申请。

本基于视触信息融合的手机软排线定位方法在说明书摘要公布了：本发明涉及目标位姿估计领域，尤其涉及一种手机装配下的基于视触信息融合的手机软排线定位方法。该方法通过对采集的视觉和触觉信息进行时空对齐，对视觉数据进行双线性插值，触觉数据进行滑动平均窗口去噪，然后分别使用不同的卷积神经网络对视觉和触觉信息进行处理，两个网络分别输出基于视觉信息和触觉信息的软排线预测位姿，最后通过对多模态信息的决策级融合，采用加权的方式对两种结果进行融合，以此得到最终的软排线定位结果。本发明定位方法减少了传统单模态对信息表示不完整的缺陷，通过多模态决策级融合的方式，得到对软排线定位精度更高，鲁棒性更好的结果。

本发明授权基于视触信息融合的手机软排线定位方法在权利要求书中公布了：1.基于视触信息融合的手机软排线定位方法，其特征在于，通过融合视觉和触觉传感器信息，分别采用神经网络模型对手机软排线进行定位，对两个定位结果进行决策级融合，所述方法具体包括如下步骤： 步骤1对视觉传感器数据和触觉传感器数据进行采集，并将采集到的两种数据分别进行必要的预处理，供后续深度学习模型训练使用； 步骤2对两个模态的信息进行融合前的处理，包括视觉和触觉模态的时间空间信息对齐，视觉和触觉模态的信息分别编码； 步骤3对步骤2处理后的视觉模态信息，采用单独的基于卷积神经网络的目标检测网络进行软排线定位，网络输出软排线的检测结果和检测框； 步骤4将步骤3结果中的检测框进行边缘检测，并计算软排线在图像中的像素坐标位置和旋转角度，并通过手眼标定技术将图像坐标转换为机械臂空间坐标中； 步骤5通过将步骤2所处理的触觉编码信息输入至深度学习的位置预测网络进行软排线目标位姿预测，该网络能够输出对软排线在机械臂空间中的预测位置； 步骤6通过对步骤4和步骤5的定位结果进行决策级融合，采用对两个结果加权的方式进行融合，输出最终的手机软排线预测位姿。

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桂林电子科技大学，其通讯地址为：541004 广西壮族自治区桂林市七星区金鸡路1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”。

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