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龙图腾网获悉山东大学;智洋创新科技股份有限公司申请的专利基于三维高斯优化的相机六自由度位姿估计系统及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：CN121527174B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2026-04-07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：202610055354.9，技术领域涉及：G06T7/70；该发明授权基于三维高斯优化的相机六自由度位姿估计系统及方法是由王君义;刘恩振;甘甜;胡志坤;雷翔;董云龙设计研发完成，并于2026-01-16向国家知识产权局提交的专利申请。

本基于三维高斯优化的相机六自由度位姿估计系统及方法在说明书摘要公布了：本申请书属于计算机视觉技术领域，具体涉及一种基于三维高斯优化的相机六自由度位姿估计系统及方法，本发明初始场景坐标回归模块实现初始网络权重的生成，通过三维高斯优化模块回归三维高斯属性信息，通过可微渲染完成对初始网络权重优化，通过图片渲染模块使用预训练的三维高斯模型将优化后的位姿对应的图片渲染出来，通过相机坐标残差回归模块使用原始图片和渲染图片完成相机坐标残差回归。本发明将三维高斯与物体位姿估计任务相结合，通过引入图片的像素特征，进一步优化相机重定位结果，整个过程符合几何无序性，进一步提高了算法的适应性和鲁棒性。

本发明授权基于三维高斯优化的相机六自由度位姿估计系统及方法在权利要求书中公布了：1.一种基于三维高斯优化的相机六自由度位姿估计系统，其特征在于，包括初始场景坐标回归模块，三维高斯优化模块，图片渲染模块，相机坐标残差回归模块； 初始场景坐标回归模块：获取待定位的原始查询图片，分为训练集和测试集，通过初始场景坐标回归模块对训练集图片进行处理，生成初始网络权重； 三维高斯优化模块：基于所述初始网络权重以及原始图片信息回归三维高斯属性信息；通过可微渲染技术构建损失函数，对所述初始网络权重进行反向传播优化，得到优化后的网络权重，通过筛选可靠高斯球进行PNP+Ransac算法，得到位姿； 图片渲染模块：将三维高斯优化模块得到的位姿，使用预训练的三维高斯模型进行视图合成，生成与当前估计位姿对应的渲染图片； 相机坐标残差回归模块：将所述原始查询图片与所述渲染图片同时输入相机坐标残差回归模块，提取两者的特征差异，回归出相机坐标残差； 相机坐标残差回归模块输出坐标残差，具体包括： 1输入原始查询图片，渲染图片，以及预测的场景坐标； 2采用两个CNN提取两幅图的特征差异图，然后通过全连接层回归残差Mr； 3通过基于位姿差异的坐标残差计算公式计算监督值，公式如下： ； 其中，是预测场景坐标值在相机坐标系下的坐标值，和分别是粗略位姿的旋转和平移，和分别是真实位姿的旋转和平移，是监督值，E是单位矩阵； 4通过最小化网络输出值与之间的损失，优化相机坐标残差回归网络。

如需购买、转让、实施、许可或投资类似专利技术，可联系本专利的申请人或专利权人山东大学;智洋创新科技股份有限公司，其通讯地址为：266200 山东省青岛市即墨区滨海路72号；或者联系龙图腾网官方客服，联系龙图腾网可拨打电话0551-65771310或微信搜索“龙图腾网”。

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