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龙图腾网获悉哈尔滨工业大学申请的专利基于学习场景通用特征和特定特征的六自由度相机位姿估计系统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：CN119205913B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-09-16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：202411253855.5，技术领域涉及：G06T7/73；该发明授权基于学习场景通用特征和特定特征的六自由度相机位姿估计系统是由谢涛;孙祺淏;赵立军;李瑞峰设计研发完成，并于2024-09-09向国家知识产权局提交的专利申请。

本基于学习场景通用特征和特定特征的六自由度相机位姿估计系统在说明书摘要公布了：一种基于学习场景通用特征和特定特征的六自由度相机位姿估计系统，属于视觉定位技术领域。本发明针对现有视觉定位中场景共享参数和场景特定参数之间相互干扰以及训练过程中存在梯度冲突的问题。包括：基础网络模块，基于训练得到的共享参数和特定参数对六自由度相机采集的第n个任务场景图像In进行特征提取，得到图像提取特征Fn；共享参数φ和特定参数φn采用平均梯度算法计算获得；回归层：对图像提取特征Fn进行预测得到3D场景坐标Dn和1D不确定性Un；姿态估计模块：采用PnP算法，基于3D场景坐标Dn和1D不确定性Un计算得到六自由度相机的旋转矩阵Rn和平移向量tn，从而确定第n个任务场景中相机位姿Tn。本发明用于相机位姿估计。

本发明授权基于学习场景通用特征和特定特征的六自由度相机位姿估计系统在权利要求书中公布了：1.一种基于学习场景通用特征和特定特征的六自由度相机位姿估计系统，其特征在于，包括： 基础网络模块，基于训练得到的共享参数φ和特定参数cn对六自由度相机采集的第n个任务场景图像In进行特征提取，得到图像提取特征Fn；所述共享参数φ和特定参数φn采用平均梯度算法计算获得；n＝1,2,…,N； 回归层：对图像提取特征Fn进行预测得到3D场景坐标Dn和1D不确定性Un； 姿态估计模块：采用PnP算法，基于3D场景坐标Dn和1D不确定性Un计算得到六自由度相机的旋转矩阵Rn和平移向量tn，从而确定第n个任务场景中相机位姿Tn； 在获得图像提取特征Fn的过程中，包括对任务场景图像In的通用特征提取阶段和特定特征提取阶段；其中在通用特征提取阶段使基础网络模块中所有当前活跃层共享所有共享参数φ，并采用梯度归一化算法进行共享参数φ的优化；在特定特征提取阶段固定优化后的共享参数φ，对基础网络模块中所有当前活跃层的特定参数φn进行优化； 在位姿估计系统的训练过程中，基于3D场景坐标Dn和1D不确定性Un的损失函数调整共享参数φ和特定参数φn； 在共享参数φ和特定参数φn的计算过程中，基于可学习分数确定对应参数的二值化得分；对可学习分数基于梯度进行优化。

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