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龙图腾网获悉西北工业大学申请的专利基于深度特征点匹配的空天非合作目标位姿估计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：CN117152470B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-08-22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：202311148175.2，技术领域涉及：G06V10/75；该发明授权基于深度特征点匹配的空天非合作目标位姿估计方法及装置是由张兆祥;许悦雷;张剑桥;王程航;郄镕凯;周清;董立恒;陶承阳设计研发完成，并于2023-09-07向国家知识产权局提交的专利申请。

本基于深度特征点匹配的空天非合作目标位姿估计方法及装置在说明书摘要公布了：本发明涉及一种基于深度特征点匹配的空天非合作目标位姿估计方法及装置，属于图像处理、深度学习、航空航天领域。构建了特征点回归提取模块，利用编码器‑解码器结构，从RGB图像和深度图像中提取亚像素关键点。设计了一个多通道特征点配对网络，利用三种损失函数，获取体参考系中关键点的配对。提出了一种非迭代不匹配移除方法，进一步提高配对精度，并从匹配的关键点中提取目标旋转矩阵，获得非合作目标的姿态信息。本发明解决了非合作目标的前后景不显著问题和非合作目标特征点提取精确度不高问题，提高了目标姿态估计的准确度和鲁棒性。

本发明授权基于深度特征点匹配的空天非合作目标位姿估计方法及装置在权利要求书中公布了：1.一种基于深度特征点匹配的空天非合作目标位姿估计方法，其特征在于包括： 获取非合作目标的视频数据，按顺序分解为单帧图像； 对单帧图像进行检测定位，截取目标点，删去图像中的无关背景，使得截取后图像中目标位于图像中间位置； 构建目标图像关键点提取模型，从第一帧和后续帧中的RGB图像和深度图像中分别提取亚像素关键点；所述目标图像关键点提取模型包括编码器解码器特征提取模块和特征点坐标亚像素化模块，所述编码器解码器特征提取模块将单帧图像分解为匹配分数图和特征描述图；所述特征点坐标亚像素化模块将匹配分数图的像素级关键点转化为亚像素级关键点，利用亚像素级关键点对特征描述图进行双线性插值、正则化，得到亚像素级特征描述图； 将匹配分数图的像素级关键点转化为亚像素级关键点具体为： 将关键点和他周围的临近点的特征分数作为特征点的概率，对局部窗口进行积分回归，采用Softargmax方法计算关键点的坐标期望： 其中，i和j分别表示x和y方向的像素偏移量，表示具有偏差的关键点坐标；是对关键点坐标进行Softargmax操作； 通过得到和，修改后的亚像素关键点坐标表示为： 构建多维匹配模型，利用三重损失函数，获取体参考系中关键点的配对； 采用非迭代不匹配移除方法从匹配的关键点中提取目标旋转矩阵，获得非合作目标的姿态信息。

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