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龙图腾网获悉武汉科技大学申请的专利一种融合ViT编码检测的三阶段6D姿态估计方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：CN121074139B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2026-01-30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：202511551618.1，技术领域涉及：G06T7/73；该发明授权一种融合ViT编码检测的三阶段6D姿态估计方法是由赵云涛;刘迪凡;李维刚设计研发完成，并于2025-10-28向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种融合ViT编码检测的三阶段6D姿态估计方法在说明书摘要公布了：本发明提出了一种融合ViT编码检测的三阶段6D姿态估计方法，包括：从输入的RGB查询图像中提取多尺度特征图；将提取的多尺度特征图输入VisionTransformer编码器，进行全局纹理和上下文信息的建模；通过预测网络输出目标的相似度得分、尺度参数和偏移量，最终完成目标检测和6D位姿估计。本发明通过融合VisionTransformer编码器模型，使Gen6D检测网络在利用卷积提取局部细节特征的同时，也能捕捉到图像中的长距离依赖关系即全局特征，以此实现更为精准的目标定位与姿态估计。

本发明授权一种融合ViT编码检测的三阶段6D姿态估计方法在权利要求书中公布了：1.一种融合ViT编码检测的三阶段6D姿态估计方法，其特征在于，包括： 从输入的RGB查询图像中提取多尺度特征图； 将提取的多尺度特征图输入VisionTransformer编码器，进行全局纹理和上下文信息的建模； 通过预测网络输出目标的相似度得分、尺度参数和偏移量，最终完成目标检测和6D位姿估计； 其中，所述预测网络通过以下结构实现：将Gen6D检测器中用于预测相似度得分、尺度参数和偏移量的三个并行子网络，由原有的三层二维卷积层替换为“两层ViT块+一层二维卷积层”的结构； 所述通过预测网络输出目标的相似度得分、尺度参数和偏移量，最终完成目标检测和6D位姿估计，包括： 将VisionTransformer编码器输出的特征图重塑为，的形状，通过一个由两层ViT块和一层ReLU激活函数组成的模块，生成形状为的初步检测得分特征； 从得分特征中选取通道维度最大值，利用一个轻量级1×12D卷积层，将特征从12个通道投影至128个通道； 将投影后的特征重塑为，，输入三个并行子网络，分别预测相似度得分、偏移量和尺度参数；每个子网络组成结构均为，利用ViT块建模预测图像中目标的全局信息； 经由一层二维卷积对ViT输出的全局特征进行局部精细化调整，融合上述三个网络的输出，生成形状为的检测结果。

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