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龙图腾网获悉北京理工大学申请的专利连续帧内窥镜定位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：CN115830122B 。

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：202211666928.4，技术领域涉及：G06T7/73；该发明授权连续帧内窥镜定位方法及装置是由范敬凡;刘诗源;杨健;宋红;付天宇;肖德强设计研发完成，并于2022-12-21向国家知识产权局提交的专利申请。

本连续帧内窥镜定位方法及装置在说明书摘要公布了：连续帧内窥镜定位方法及装置，能够有效地从原始内窥镜图像中估计出精确定位信息，有效消除多帧内窥镜运动估计的累积误差，为内窥镜图像定位、病灶位置检测、三维重建等应用提供了特征提取的新思路，解决了当前内窥镜连续帧定位累积误差的问题。方法包括：1数据获取；2多通道视觉特征聚合与图像深度信息网络估计；3自适应约束重定位优化：采用一种基于自适应约束重定位方法来优化连续框架内镜的位置信息，在多帧内窥镜图像定位累积误差去除过程中，通过测量腔道表面最小内切圆半径，作为连续帧自适应误差阈值，当误差大于阈值时，将该帧作为初始帧进行重新定位，得到内窥镜定位的优化结果；4获得内窥镜定位信息。

本发明授权连续帧内窥镜定位方法及装置在权利要求书中公布了：1.连续帧内窥镜定位方法，其特征在于：其包括以下步骤： 1数据获取：当输入三个样本时，分别为正负样本参考图像之间的2范数距离： 其中，Net·是三分支融合残差网络，P1,P2,P3是三个样本输入； 2多通道视觉特征聚合与图像深度信息网络估计：为了从模型中输出多支路聚合特征，在多层级融合特征块经过一系列全连接层,生成两个输出，分别代表正样本和非样本对参考图像的回归偏移量，两个中间值使用softmax函数创建一个比率度量，特征向量损失函数Lfv表示为： 其中，分别代表正样本、负样本对参考样本的特征向量，γ为超参数，用于调节特征向量之间的距离，将函数距离优化取最小值，距离优化取最大值，再训练过程中，分段估计每一帧内窥镜图像的特征向量在当前分段中距离的平均值，取最小值为内窥镜所在区域位置； 该网络的主路径是由两个结构相同的独立的残差结果网络组成，分别由4个连续的卷积层组成，每个卷积层由256个3×3滤波器组成，最终向全连接层输出两组196×1×1的向量，训练时分别将原始图像与对应的深度图像作为一对样本，输入到两个独立的网络中，并将得到的矢量通过一个全连接层，该层产生原始图像在深度图像中的定位估计；最后，定位结果由6个分量组成，其中包含3个位置偏移量[px,py,pz]，和3个旋转偏移量[α,β,γ]，该网络使用Adam优化训练，通过计算梯度的一阶矩估计和二阶矩估计而为不同的参数设计独立的自适应性学习率，进而构建最小化估计偏移量和深度偏移量估计单帧内窥镜精确位置信息； 3自适应约束重定位优化：采用一种基于自适应约束重定位方法来优化连续框架内镜的位置信息，在多帧内窥镜图像定位累积误差去除过程中，通过测量腔道表面最小内切圆半径，作为连续帧自适应误差阈值，当误差大于阈值时，将该帧作为初始帧进行重新定位，得到内窥镜定位的优化结果； 4获得内窥镜定位信息。

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