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龙图腾网获悉重庆大学申请的专利一种3D物体追踪的虚拟影像抖动优化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：CN116342774B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2026-03-31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：202211532764.6，技术领域涉及：G06T15/00；该发明授权一种3D物体追踪的虚拟影像抖动优化方法是由张崇业;陈恒鑫;陈鑫润设计研发完成，并于2022-12-01向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种3D物体追踪的虚拟影像抖动优化方法在说明书摘要公布了：本发明涉及一种3D物体追踪虚拟影像抖动优化方法，属于计算机视觉及智能制造技术领域。该方法采用ICGIterativeCorrespondingGeometry跟踪算法，结合灰色预测模型、跟踪算法参数的优化以及卡尔曼滤波来实现抖动优化，具体为：创建用作灰色预测模型的样本数据；对样本数据进行级比检验；训练用于求解预测位姿的模型；根据残差检验判断模型的预测精度，并由该模型得到下一帧的预测位姿；计算预测位姿与当前帧位姿的变化大小得到ADDSgray；拟合ADDSgray与学习率a之间的映射关系，通过ADDSgray控制下一帧的学习率；利用卡尔曼滤波优化抖动，得到优化后的最终位姿。本发明通过优化位姿震荡，提升了AR眼镜的使用体验，避免出现晕眩、眼疲劳等现象。

本发明授权一种3D物体追踪的虚拟影像抖动优化方法在权利要求书中公布了：1.一种3D物体追踪的虚拟影像抖动优化方法，其特征在于：该方法采用ICG跟踪算法，结合灰色预测模型、跟踪算法参数的优化以及卡尔曼滤波来实现抖动优化，具体包括以下步骤： S1、创建用作灰色预测模型的样本数据；将RGB-D图像与目标物体模型输入3D跟踪算法中，得到输出位姿Gi，则样本数据为： 式中，i表示帧数，s表示样本数 S2、对样本数据进行级比检验，以验证数据使用灰色预测模型的可行性； 计算样本数据的级比： 式中，表示样本数据，s表示样本数； 若在区间内，则使用灰色预测模型是可行的；若在区间外，则给每个样本数据加上任意常数c，判断加上常数后的级比是否在区间内，若在区间内，则使用灰色预测模型可行；若不在区间内，则舍弃当前帧数据； S3、训练用于求解预测位姿的模型； S4、根据残差检验判断步骤S3中的模型的预测精度，并由该模型得到下一帧的预测位姿； S5、计算预测位姿与当前帧位姿的变化大小得到ADDSgray； S6、拟合ADDSgray与学习率a之间的映射关系，通过ADDSgray控制下一帧的学习率； 定义ADDSgray的有效变化范围为，学习率a的变化范围为，使用函数来拟合ADDSgray与学习率a之间的映射关系，得到下一帧学习率： S7、利用卡尔曼滤波优化抖动，得到优化后的最终位姿。

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