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龙图腾网获悉中国科学院自动化研究所申请的专利空间目标的单目六自由度姿态估计方法以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：CN119359799B 。

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：202411221949.4，技术领域涉及：G06T7/73；该发明授权空间目标的单目六自由度姿态估计方法以及装置是由张志伟;聂祥丽;杨璐羽;黄夏渊;张波;乔红设计研发完成，并于2024-09-02向国家知识产权局提交的专利申请。

本空间目标的单目六自由度姿态估计方法以及装置在说明书摘要公布了：本发明提供一种空间目标的单目六自由度姿态估计方法以及装置，其中，上述方法包括：将携带边缘信息图像输入至掩膜分割网络模型，得到二值化掩膜信息，以确定当前帧对象图像；将当前帧对象图像与当前帧图像输入至深度估计网络，得到当前帧对象深度信息；将当前帧图像的相邻帧图像与当前帧对象深度信息输入至预训练的空间目标六自由度姿态估计网络，得到当前帧与相邻帧的相对空间目标单目六自由度姿态变化信息；基于相对空间目标单目六自由度姿态变化信息与当前帧对象深度信息进行图像重构；基于相对空间目标单目六自由度姿态变化信息与相邻帧的绝对空间目标单目六自由度姿态变化信息，确定当前帧的绝对空间目标单目六自由度姿态变化信息。

本发明授权空间目标的单目六自由度姿态估计方法以及装置在权利要求书中公布了：1.一种空间目标的单目六自由度姿态估计方法，其特征在于，包括： 通过边缘注意力模块对输入的目标航天器的当前帧图像进行预处理，得到携带边缘信息图像； 将所述携带边缘信息图像输入至预训练的掩膜分割网络模型，得到所述掩膜分割网络模型输出的二值化掩膜信息，并基于所述二值化掩膜信息，确定当前帧对象图像； 将所述当前帧对象图像与所述当前帧图像输入至深度估计网络，得到所述深度估计网络输出的当前帧对象深度信息； 将所述当前帧图像的相邻帧图像与所述当前帧对象深度信息输入至预训练的空间目标六自由度姿态估计网络，得到预训练的所述空间目标六自由度姿态估计网络输出的当前帧与相邻帧的相对空间目标单目六自由度姿态变化信息； 基于所述相对空间目标单目六自由度姿态变化信息与所述当前帧对象深度信息进行图像重构，得到相邻帧的绝对空间目标单目六自由度姿态变化信息； 基于所述相对空间目标单目六自由度姿态变化信息与所述相邻帧的绝对空间目标单目六自由度姿态变化信息，确定当前帧的绝对空间目标单目六自由度姿态变化信息。

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