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龙图腾网获悉哈尔滨工业大学申请的专利基于空间注意力与智能粒子群的目标姿态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：CN120318615B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2026-04-21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：202510393430.2，技术领域涉及：G06V10/77；该发明授权基于空间注意力与智能粒子群的目标姿态估计方法是由智喜洋;穆永琦;鲍广震;李朴真;施天俊;张鹏飞;胡建明;巩晋南设计研发完成，并于2025-03-31向国家知识产权局提交的专利申请。

本基于空间注意力与智能粒子群的目标姿态估计方法在说明书摘要公布了：本发明提供了基于空间注意力与智能粒子群的目标姿态估计方法，包括以下步骤：获取空间目标的天基光学图像，利用空间注意力算法，进行特征提取和关键点检测，得到目标关键点的位置信息；结合空间目标的三维模型和相机的内参矩阵，建立目标关键点的2D‑3D位置对应关系，基于2D‑3D位置对应关系，利用Pnp算法计算空间目标的初始位姿；结合优化粒子群算法和LM算法，得到姿态解算法，利用姿态解算法，通过迭代计算的方式进行初始位姿的优化，得到最优位姿。本发明能够减少对称特征引起的关键点检测错误，还能够利用姿态解算法进一步排除了异常值引起的姿态估计错误，有效提升了空间目标姿态估计的精度。

本发明授权基于空间注意力与智能粒子群的目标姿态估计方法在权利要求书中公布了：1.基于空间注意力与智能粒子群的目标姿态估计方法，其特征在于，包括以下步骤： 获取空间目标的天基光学图像，利用空间注意力算法，进行特征提取和关键点检测，得到目标关键点的位置信息； 结合空间目标的三维模型和相机的内参矩阵，建立目标关键点的2D-3D位置对应关系，基于所述2D-3D位置对应关系，利用Pnp算法计算空间目标的初始位姿； 结合优化粒子群算法和LM算法，得到姿态解算法，利用所述姿态解算法，通过迭代计算的方式进行所述初始位姿的优化，得到最优位姿；包括： 输入2D-3D对应点组和姿态初值，并定义惯性因子、最大迭代次数、旋转量个体学习因子、旋转量社会学习因子、平移量个体学习因子、平移量社会学习因子、适应度函数和种群规模； 初始化旋转粒子群参数和平移粒子群参数，并将初始化的粒子群参数输入到粒子群中，在所述姿态初值附近随机初始化每个粒子的旋转-平移值和所述旋转-平移值的变化速度； 进行所述姿态解算法的迭代计算，得到最优位姿。

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哈尔滨工业大学，其通讯地址为：150001 黑龙江省哈尔滨市南岗区西大直街92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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