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龙图腾网获悉大连交通大学;大连理工大学申请的专利一种能应对复杂背景并且更精确的三维姿态估计算法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：CN115482448B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-10-10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：202211077522.2，技术领域涉及：G06V10/82；该发明授权一种能应对复杂背景并且更精确的三维姿态估计算法是由杜宇;刘冬;张犇;李金钟;田小静;丛明设计研发完成，并于2022-09-05向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种能应对复杂背景并且更精确的三维姿态估计算法在说明书摘要公布了：本发明属于机器视觉领域，涉及一种物体检测与姿态估计方法。本方法基于YOLO‑6D算法进行调整，将原算法中的YOLOV2检测网络变更为YOLOV3网络，同时增添注意力机制以增强模型对背景复杂且存在遮挡的物体的检测能力。并且调整了位姿估计方法，选择cell群进行基于RANSAC的EPnP姿态估计来提高估计精度。该算法很好地克服了传统姿态估计算法抗背景干扰能力弱、被遮挡目标识别精度差的问题，并且该算法运行速度较快，具备实时处理能力，综合性能超越其他基于CNN的算法。

本发明授权一种能应对复杂背景并且更精确的三维姿态估计算法在权利要求书中公布了：1.一种能应对复杂背景并且更精确的三维姿态估计算法，其特征在于，包括以下步骤： 1采集包含检测目标的若干张图像； 2依据LineMod数据集格式制作训练用数据集； 3对YOLO-6D算法进行改进，改进具体包括以下两部分： 将原YOLO-6D算法中的YOLOV2检测网络变更为YOLOV3网络，并融入注意力模块作为检测网络；网络的输入为单张RGB图像，将图像均匀划分为S×S个规则的cell，经检测网络后每个cell可输出一个多维向量，存放8个3D包络框角点及物体中线点坐标信息，目标物体的分类概率及整体置信度；网络包含三个预测特征层Box1、Box2和Box3，并在特征层Box1中融入注意力机制，使其可以在空间上融合更多的特征； 经上述检测网络后，所有的cell都会有一个置信度，选取置信度最高的cell，以该cell为基点选取正方形cell群；置信度最高的cell可能出现的位置有三种，cell群的选择也会对应有3种方式；对选中的9个cell做基于RANSAC的EpnP位姿估计，RANSAC使用投票机制来寻找优化的拟合结果； 4使用步骤2得到的数据集，采用步骤3改进后的算法训练，得到目标检测模型；训练目标检测模型的过程中，使用置信度函数cx评估目标物体的预测姿态与真实姿态间的偏差情况： 5使用训练得到的目标检测模型对待检测目标进行检测，获取目标物体的分类信息以及6D姿态信息；检测的过程中需要进行坐标偏移，保证目标位于图像划分后的cell格子内； 所述的步骤3中，选用SENet网络作为融入的注意力机制，SENet网络通过学习特征权重获取每个特征图的重要程度，能够加大有效特征图权重并降低无效特征图权重；经过SENet网络后的图像会分成两支，其中一支经卷积到13×13的第一个预测特征层，使用1×1的卷积核预测器进行预测，另外一支会通往另一个卷积层，再经上采样，高和宽会变成原来的两倍即26×26，并与网络中Box2内的残差网络输出进行融合；与此同时，拼接之后的矩阵也经特征提取器处理，分为两个分支，其中一支通向第二个预测特征层，另一支通往1×1卷积层，进行上采样，再与Box3内残差网络的输出融合；融合的结果通过特征提取器，再经卷积得到第三个预测特征层。

如需购买、转让、实施、许可或投资类似专利技术，可联系本专利的申请人或专利权人大连交通大学;大连理工大学，其通讯地址为：116028 辽宁省大连市沙河口区黄河路794号；或者联系龙图腾网官方客服，联系龙图腾网可拨打电话0551-65771310或微信搜索“龙图腾网”。

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