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龙图腾网获悉广东工业大学;广东能哥知识科技有限公司申请的专利一种堆叠场景的物体6D姿态估计方法及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：CN117037268B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-10-17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：202310909183.8，技术领域涉及：G06V40/20；该发明授权一种堆叠场景的物体6D姿态估计方法及系统是由王涛;蓝成坚;程良伦设计研发完成，并于2023-07-21向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种堆叠场景的物体6D姿态估计方法及系统在说明书摘要公布了：本发明公开了一种堆叠场景的物体6D姿态估计方法及系统，方法包括：获取包含检测目标的目标场景的深度图像和检测目标的模型数据；利用二维神经检测网络，对深度图像进行分析，获得检测目标的二维边界框；根据模型数据，采样模型点云并确定第一逐点特征；获取目标场景的场景点集，进而通过多层感知器编码，并结合二维边界框得到第二逐点特征；进而通过预设数量的神经元和平均池化的多层感知器生成全局特征；基于全局特征生成第一点云；根据全局特征和第一逐点特征生成第二点云；基于第一点云和第二点云抽取点对，通过匹配定向点对生成的局部特征确定对象姿态。本发明能够准确进行堆叠场景的物体6D姿态估计，可广泛应用于视觉数据处理技术领域。

本发明授权一种堆叠场景的物体6D姿态估计方法及系统在权利要求书中公布了：1.一种堆叠场景的物体6D姿态估计方法，其特征在于，包括： 获取包含检测目标的目标场景的深度图像和所述检测目标的模型数据； 利用二维神经检测网络，对所述深度图像进行分析，获得所述检测目标的二维边界框；其中，所述二维神经检测网络基于预训练的特征金字塔网络构建得到； 根据所述模型数据，采样模型点云并确定第一逐点特征； 获取所述目标场景的场景点集，进而通过多层感知器编码，并结合所述二维边界框得到第二逐点特征；进而通过预设数量的神经元和平均池化的多层感知器生成全局特征； 基于所述全局特征生成第一点云；根据所述全局特征和所述第一逐点特征生成第二点云； 基于所述第一点云和所述第二点云抽取点对，通过匹配定向点对生成的局部特征确定对象姿态； 其中，所述基于所述第一点云和所述第二点云抽取点对，通过匹配定向点对生成的局部特征确定对象姿态，包括： 基于所述第一点云进行第一点对抽样，得到第一定向点对； 根据所述场景点集与所述第一定向点对的局部匹配，得到第一姿态； 基于所述第二点云进行第二点对抽样，得到第二定向点对； 根据所述模型点云与所述第二定向点对的局部匹配，得到第二姿态； 基于所述第一姿态和所述第二姿态，确定对象姿态； 其中，所述基于所述第一姿态和所述第二姿态，确定对象姿态，包括： 基于所述第一姿态和所述第二姿态，结合第三姿态进行位姿平均处理，得到所述对象姿态； 其中，所述第三姿态基于所述全局特征，结合模型全局特征生成的；所述模型全局特征通过对所述模型点云进行模型编码，进而通过预设数量的神经元和平均池化的多层感知器生成得到。

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