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龙图腾网获悉中国科学院自动化研究所申请的专利融合纹理和几何特征的三维目标检测方法及装置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：CN116912645B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2026-01-23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：202310798389.8，技术领域涉及：G06V10/80；该发明授权融合纹理和几何特征的三维目标检测方法及装置是由李书晓;朱承飞;刘禹设计研发完成，并于2023-06-30向国家知识产权局提交的专利申请。

本融合纹理和几何特征的三维目标检测方法及装置在说明书摘要公布了：本发明提供一种融合纹理和几何特征的三维目标检测方法及装置，所述方法包括：基于可见光图像对应的可见光图像特征，确定包含纹理信息的鸟瞰图可见光特征；基于深度图像对应的三维点云，确定包含几何信息的鸟瞰图深度特征；可见光图像和所述深度图像是通过结构光相机获取的；对鸟瞰图可见光特征和鸟瞰图深度特征进行融合，确定目标融合特征；基于目标融合特征，进行三维目标检测。本发明提供的融合纹理和几何特征的三维目标检测方法，通过根据可见光图像对应的可见光图像特征，确定包含纹理信息的鸟瞰图可见光特征，将鸟瞰图可见光特征和鸟瞰图深度特征进行有效融合得到目标融合特征，并进行三维目标检测，提高了结构光相机的三维目标检测效果。

本发明授权融合纹理和几何特征的三维目标检测方法及装置在权利要求书中公布了：1.一种融合纹理和几何特征的三维目标检测方法，其特征在于，包括： 基于可见光图像对应的可见光图像特征，确定包含纹理信息的鸟瞰图可见光特征； 基于深度图像对应的三维点云，确定包含几何信息的鸟瞰图深度特征；所述可见光图像和所述深度图像是通过结构光相机获取的； 对所述鸟瞰图可见光特征和所述鸟瞰图深度特征进行融合，确定目标融合特征； 基于所述目标融合特征，进行三维目标检测； 所述基于可见光图像对应的可见光图像特征，确定包含纹理信息的鸟瞰图可见光特征，包括： 基于所述深度图像，对所述可见光图像特征的空间位置对应的目标区域进行深度分布估计，确定所述空间位置的深度概率分布； 基于所述深度概率分布和所述可见光图像特征，利用矩阵外积进行三维空间特征映射，确定三维椎体空间可见光特征； 对所述三维椎体空间可见光特征进行特征空间坐标变换，确定服务机器人坐标系下的三维空间可见光特征； 对所述服务机器人坐标系下的三维空间可见光特征进行编码，确定所述鸟瞰图可见光特征； 所述基于所述深度图像，对所述可见光图像特征的空间位置对应的目标区域进行深度分布估计，确定所述空间位置的深度概率分布，包括： 对所述深度图像进行深度值离散化处理，确定离散深度图像； 基于所述离散深度图像，对所述空间位置对应的目标区域内的离散深度值进行直方图统计，确定所述空间位置的深度直方图； 对所述深度直方图进行置信度估计，确定所述空间位置的深度估计置信度； 对所述深度直方图进行归一化处理，确定所述空间位置的深度估计分布； 基于所述深度估计置信度和所述深度估计分布，确定所述空间位置的深度概率分布。

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