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龙图腾网获悉山东大学;法奥意威(苏州)机器人系统有限公司申请的专利基于关键点定位网络的物体6D位姿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：CN116977432B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2026-02-10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：202311017914.4，技术领域涉及：G06T7/73；该发明授权基于关键点定位网络的物体6D位姿估计方法及系统是由马昕;孙甲浩;李贻斌;马鑫;巩相峰设计研发完成，并于2023-08-14向国家知识产权局提交的专利申请。

本基于关键点定位网络的物体6D位姿估计方法及系统在说明书摘要公布了：本发明公开了基于关键点定位网络的物体6D位姿估计方法及系统；将预处理后的目标物体图像，输入到关键点定位网络中，输出图像中目标物体的二维关键点；根据目标物体的二维关键点，确定物体的位姿；网络对目标物体图像进行特征提取，得到特征图；对特征图进行两阶段关键点提取，第一阶段用于提取出特征图上每个点到指定关键点的第一阶段偏移量，将第一阶段偏移量与偏移起始点坐标进行相加，得到第一阶段预测的指定关键点的坐标；第二阶段应用可变形卷积进行特征重采样，捕获指定关键点的几何位置，得到新特征图，对新特征图预测生成第二阶段的偏移量，第二阶段偏移量对第一阶段预测的指定关键点坐标进行优化，得到第二阶段预测的关键点坐标。

本发明授权基于关键点定位网络的物体6D位姿估计方法及系统在权利要求书中公布了：1.基于关键点定位网络的物体6D位姿估计方法，其特征是，包括： 获取目标物体图像；对目标物体图像进行预处理； 将预处理后的目标物体图像，输入到训练后的关键点定位网络中，输出图像中目标物体的二维关键点；根据目标物体的二维关键点，确定目标物体的六维位姿；其中，训练后的关键点定位网络，用于： 首先，对预处理后的目标物体图像进行特征提取，得到特征图； 然后，对特征图进行两阶段关键点提取，其中，第一阶段用于提取出特征图上每个点到指定关键点的第一阶段偏移量，将第一阶段偏移量与偏移起始点坐标进行相加，得到第一阶段预测的指定关键点的坐标；第二阶段应用可变形卷积进行特征重采样，捕获指定关键点的几何位置，得到新特征图，再对新特征图预测生成第二阶段的偏移量，基于第二阶段偏移量对第一阶段预测的指定关键点坐标进行优化，得到第二阶段预测的指定关键点坐标； 所述训练后的关键点定位网络，网络结构包括： 骨干网络，骨干网络的输出端分别与关键点回归分支的输入端和分类分支的输入端连接； 其中，关键点回归分支，包括：依次连接的第一卷积层、第二卷积层、第三卷积层、第四卷积层、第五卷积层、转换模块和加法器；第一卷积层是关键点回归分支的输入端，加法器是关键点回归分支的输出端； 其中，第三卷积层的输出端和第五卷积层的输出端，均与第一可变形卷积层的输入端连接，第一可变形卷积层的输出端与第六卷积层的输入端连接，第六卷积层的输出端用于输出第二阶段偏移量，第六卷积层的输出端与加法器的输入端连接； 其中，分类分支，包括：依次连接的第八卷积层、第九卷积层、第十卷积层、第二可变形卷积层和第十一卷积层；其中，第二可变形卷积层的输入端与第五卷积层的输出端连接；第八卷积层是分类分支的输入端，第十一卷积层是分类分支的输出端。

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山东大学;法奥意威(苏州)机器人系统有限公司，其通讯地址为：250061 山东省济南市历下区经十路17923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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