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龙图腾网获悉东莞市德普特电子有限公司申请的专利二维图像与三维点云结合的位姿估计方法、介质及设备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：CN118967702B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-09-09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：202411022368.8，技术领域涉及：G06T7/10；该发明授权二维图像与三维点云结合的位姿估计方法、介质及设备是由仇泽军;梁健城;周芳青;董海飞;唐国华设计研发完成，并于2024-07-29向国家知识产权局提交的专利申请。

本二维图像与三维点云结合的位姿估计方法、介质及设备在说明书摘要公布了：本发明涉及自动化技术领域，尤其是指二维图像与三维点云结合的位姿估计方法、介质及设备，其包括以下步骤：实时数据采集；YOLOv8图像实例分割；点云映射分割；对图像进行实例分割，然后使用二维图像和三维点云的对应关系进行分割；点云配准顺序决策；从YOLOv8识别分割实例的置信度、点云实例的平均高度以及点云实例与点云配准模板点数关系，三个维度来综合起来对点云配准的先后顺序进行决策；点云预处理；点云配准；输出目标类别及位姿。本发明使用深度学习识别分割实例图像，通过点云映射分割的方式得到目标的点云实例，并提出全新的配准决策方法，可以解决复杂混叠场景下的目标识别和点云分割的精度低、效率差的问题。

本发明授权二维图像与三维点云结合的位姿估计方法、介质及设备在权利要求书中公布了：1.二维图像与三维点云结合的位姿估计方法，其特征在于，包括以下步骤： 步骤S10、实时数据采集；实时数据采集分为二维图像采集和三维点云实时数据采集； 步骤S20、YOLOv8图像实例分割；首先，通过一个深度卷积神经网络对输入图像进行特征提取，以捕捉图像中的关键信息；接下来，利用卷积层和池化层对特征图进行处理，以进一步提取图像的上下文信息；然后，通过一个全连接层将提取到的特征图映射到一个高维特征向量，以表示图像中的不同目标实例；在此基础上，对图像进行候选目标区域的提取，以进一步缩小实例分割的范围；最后，利用一个分割网络对候选目标区域进行像素级别的分类和分割，以得到最终的实例分割结果； 步骤S30、点云映射分割；对图像进行实例分割，然后使用二维图像和三维点云的对应关系进行分割； 步骤S40、点云配准顺序决策；从YOLOv8识别分割实例的置信度、点云实例的平均高度以及点云实例与点云配准模板点数关系，三个维度来综合起来对点云配准的先后顺序进行决策； 步骤S50、点云预处理； 步骤S60、点云配准； 步骤S70、输出目标类别及位姿； 所述步骤S40中，点云配准顺序决策的决策方式为： 其中，sconfidence为YOLOv8识别分割实例的置信度，Haverage为整体点云的平均高度，Hi不同点云实例的平均高度，Numtemplate为点云模板的点数，Numi为不同点云实例的点数，wc，wh，wp分别是赋予三个维度的权重；score越高的配准顺序则越靠前，反之则靠后。

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