中国科学院深圳先进技术研究院高翔获国家专利权
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龙图腾网获悉中国科学院深圳先进技术研究院申请的专利位姿估计方法、装置、终端设备及存储介质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：CN114820779B 。
龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-06-06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：202210270950.0，技术领域涉及：G06T7/73；该发明授权位姿估计方法、装置、终端设备及存储介质是由高翔;刘畅;刘嘉设计研发完成，并于2022-03-18向国家知识产权局提交的专利申请。
本位姿估计方法、装置、终端设备及存储介质在说明书摘要公布了：本申请实施例适用于位姿估计技术领域，提供了一种位姿估计方法、装置、终端设备及存储介质，该方法包括：获取目标图像，目标图像为通过对目标对象进行拍摄得到的；采用识别模型识别目标图像，得到目标对象在目标图像中的多个特征点；根据多个特征点与预设的目标对象的空间点，确定目标对象的位姿。采用上述方法可以提高对目标图像中目标对象位姿估计的准确度。
本发明授权位姿估计方法、装置、终端设备及存储介质在权利要求书中公布了：1.一种位姿估计方法，其特征在于，所述方法包括：获取目标图像，所述目标图像为通过对目标对象进行拍摄得到的；采用识别模型识别所述目标图像，得到所述目标对象在所述目标图像中的多个特征点；所述识别模型是通过预设训练集、预设的第一损失函数和预设的第二损失函数对预设的初始模型训练得到；所述预设训练集包括多张样本图像，所述目标对象在每张所述样本图像中的训练特征点的实际位置和实际偏移量；所述第一损失函数用于表征各个所述训练特征点的实际位置与通过所述初始模型预测得到的预测位置之间的损失；所述第二损失函数用于表征各个所述训练特征点的实际偏移量与通过所述初始模型预测得到的预测偏移量之间的损失；所述第一损失函数对应的损失的两倍与所述第二损失函数对应的损失之和用于训练所述初始模型；根据所述多个特征点与预设的所述目标对象的空间点，确定所述目标对象的位姿；所述训练特征点的实际偏移量的确定方法为：根据所述样本图像的大小以及所述初始模型输出的特征图的维度大小，计算所述样本图像被所述初始模型处理时的缩放倍数；根据所述缩放倍数和所述实际位置，计算所述训练特征点在所述样本图像中的实际偏移量。
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