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龙图腾网获悉中国人民解放军国防科技大学申请的专利具有统计保证的非合作目标位姿测量方法和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：CN118570299B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2026-02-13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：202410710505.0，技术领域涉及：G06T7/73；该发明授权具有统计保证的非合作目标位姿测量方法和装置是由王梓;王靖皓;李璋;王堃;宋潇铠;于起峰设计研发完成，并于2024-06-03向国家知识产权局提交的专利申请。

本具有统计保证的非合作目标位姿测量方法和装置在说明书摘要公布了：本申请涉及一种具有统计保证的非合作目标位姿测量方法和装置，通过采用训练好的深度神经网络非合作目标图像进行预测，得到多个语义关键点在非合作目标三维坐标体系下三维坐标的索引分类项以及非合作目标图像上的像素坐标，根据预设的非共形分位数，针对每一个语义关键点进行共形预测生成语义关键点共形集合，在语义关键点共形集合内进行随机采样得到一组采样点像素坐标，根据该组采样点像素坐标得到非合作目标的估计位姿，并判断满足预设标准的估计位姿保留至目标位姿集合中，通过多次迭代计算后，得到非合作目标的标位姿集合以及平均位姿。采用本方法可以在由于遮挡、光照变化和图像质量退化等问题所导致的视觉模糊的情况下，进行精准的非合作目标位姿的测量。

本发明授权具有统计保证的非合作目标位姿测量方法和装置在权利要求书中公布了：1.一种具有统计保证的非合作目标位姿测量方法，其特征在于，所述方法包括： 获取待进行位姿测量的非合作目标图像； 采用训练好的深度神经网络对所述非合作目标图像中的语义关键点进行预测，得到多个语义关键点以及各所述语义关键点在非合作目标三维坐标体系下三维坐标的索引分类项以及非合作目标图像上的像素坐标； 根据预设的非共形分位数，针对每一个所述语义关键点进行共形预测，生成语义关键点共形集合； 按照预设数量在所述语义关键点共形集合内进行随机采样，在所述非合作目标图像上得到一组采样点像素坐标； 根据所述一组采样点像素坐标，基于采样点和其对应的非合作目标体坐标系下的三维坐标的点对应关系，以及N点透视模型估计得到所述非合作目标的估计位姿，并判断所述估计位姿是否满足预设标准，若满足则将所估计位姿保留至目标位姿集合中，完成一次迭代计算，并再在所述语义关键点共形集合内进行随机采样得到另外一组采样点像素坐标，并生成对应的估计位姿，直至迭代次数符合预设次数，则停止迭代计算； 根据所述目标位姿集合中的所有估计位姿计算得到平均位姿，得到所述非合作目标的目标位姿集合以及平均位姿，以实现非合作目标位姿测量； 在对深度神经网络进行训练时： 获取样本数据集，所述样本数据集中包括多张样本目标图像以及对应各张样本图像的真值标签； 将所述样本数据集划分为训练样本数据集以及标定样本数据集； 利用所述训练样本数据集对所述深度神经网络进行训练，得到具备在样本目标图像中预测目标语义关键点能力的所述训练好的神经网络； 利用所述训练好的神经网络对所述标定样本数据集中的样本目标图像进行语义关键点进行预测，得到多个预测语义关键点，通过多个所述预测语义关键点以及对应的真值标签对所述标定样本数据集进行共形标定，得到预设的所述非共形分位数； 所述通过多个所述预测语义关键点以及对应的真值标签对所述标定样本数据集进行共形标定，得到预设的所述非共形分位数包括： 在所述标定样本数据集中的各张所述样本目标图像中的每一个预测语义关键点，基于非共形函数，计算预测得到像素坐标以及真值标签之间的非共形程度值；其中，非共形函数表示为： 其中，表示输入图像即样本目标图像，表示深度神经网络模型，表示预测值对应于第个语义关键点的概率，表示深度神经网络模型第个语义关键点，图像像素位置预测值和真值之间的二范数，表示非共形函数； 计算整个标定数据集第张图像，对应第个语义关键点的非共形分数为； 将各所述预测语义关键点在每一张所述样本目标图像中的非共形程度值，按照降序排列得到对应的非共形分数序列；其中，非共形分数序列表示为，； 根据预设的容错率以及非共形分数序列进行计算，得到对应各所述预测语义关键点的非共形分位数； 所述根据预设的非共形分位数，针对每一个所述语义关键点进行共形预测，生成语义关键点共形集合包括： 根据所述非共形分位数的形式，生成对应每一个所述语义关键点的共形预测范围； 根据各所述语义关键点生成的共形预测范围，得到所述语义关键点共形集合；其中，语义关键点共形集合表示为： 其中，表示所有语义关键点的XY轴图像位置坐标标签，来表示非合作目标图像，表示中第个语义关键点的分位数。

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