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龙图腾网获悉西安电子科技大学申请的专利一种透明物体六自由度位姿估计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：CN119131142B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2026-02-03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：202411291806.0，技术领域涉及：G06F30/20；该发明授权一种透明物体六自由度位姿估计方法是由李团结;李子昂;宁宇铭;朱力设计研发完成，并于2024-09-14向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种透明物体六自由度位姿估计方法在说明书摘要公布了：本发明提出了一种透明物体六自由度位姿估计方法，实现步骤为：获取训练样本集和测试样本集；构建透明物体六自由度位姿估计网络模型并对其进行迭代训练；获取透明物体六自由度位姿估计结果。本发明在对位姿估计网络模型进行训练和获取透明物体六自由度位姿估计结果的过程中，通过粗估计模块和精细化估计模块对透明物体的RGB图像和深度图像进行直接回归，以获取透明物体的六自由度位姿，计算过程简单且图像信息损失较小，且精细化估计模块通过对每幅深度图像的边缘特征和与其对应CAD模型的渲染深度图像的边缘特征进行特征融合，实现对粗略估计结果进行精细化估计，丰富了深度信息的来源，降低了深度信息的误差，提高了估计精度和效率。

本发明授权一种透明物体六自由度位姿估计方法在权利要求书中公布了：1.一种透明物体六自由度位姿估计方法，其特征在于，包括如下步骤： 1获取训练样本集和测试样本集： 获取包括个透明物体的RGB图像及其六自由度位姿标签，以及深度图像和CAD模型的训练样本集，和包括个透明物体的RGB图像、深度图像和CAD模型的测试样本集，其中，，第个透明物体的六自由度位姿为，、分别表示平移位姿和旋转位姿； 2构建透明物体六自由度位姿估计网络模型： 构建包括级联的粗估计模块、图像渲染模块和精细化估计模块，且粗估计模块的输出端还与精细化估计模块连接的透明物体六自由度位姿估计网络模型；其中粗估计模块用于对每个透明物体的六自由度位姿进行粗略估计；图像渲染模块用于对CAD模型进行渲染；精细化估计模块通过每幅深度图像及其对应的CAD模型的渲染深度图像对粗略估计结果进行精细化估计； 3对透明物体六自由度位姿估计网络模型进行迭代训练： 通过训练样本集对透明物体六自由度位姿估计网络模型进行迭代训练，得到训练好的透明物体六自由度位姿估计网络； 4获取透明物体六自由度位姿估计结果： 将测试样本集作为训练好的透明物体六自由度位姿估计网络的输入进行前向传播，得到对应的透明物体六自由度位姿估计结果。

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