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龙图腾网获悉成都煜恒科技有限公司申请的专利一种基准座的智能定位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：CN121616662B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2026-04-21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：202610129314.4，技术领域涉及：G06T7/73；该发明授权一种基准座的智能定位方法及系统是由邓勇;李奇;杜海生;蒲杰设计研发完成，并于2026-01-30向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种基准座的智能定位方法及系统在说明书摘要公布了：本发明提供了一种基准座的智能定位方法及系统，方法包括：获取包含基准座的待定位区域的数字图像，同时获取数字图像对应的工况数据，工况数据中包括多个连续的属性值；对数字图像进行特征点提取，并对特征点进行聚类，得到多个视觉特征聚类簇，从视觉特征聚类簇中选择代表视觉特征聚类簇；确定每个代表视觉特征聚类簇对应的候选特征点集合；基于工况数据中的连续的属性值得到工况编码向量；基于候选特征点集合与工况编码向量，得到多模态特征集合，基于多模态特征集合与预存储的多模态模板特征集合，完成基准座的定位。本发明能够提升基准座定位的精度和自适应能力，同时提升计算效率，满足复杂工业场景下的定位需求。

本发明授权一种基准座的智能定位方法及系统在权利要求书中公布了：1.一种基准座的智能定位方法，其特征在于，包括： 获取包含基准座的数字图像，同时获取数字图像对应的工况数据，工况数据中包括多个连续的属性值； 对数字图像进行特征点提取，并对特征点进行聚类，得到多个视觉特征聚类簇，从视觉特征聚类簇中选择代表视觉特征聚类簇；确定每个代表视觉特征聚类簇对应的候选特征点集合； 基于工况数据中的连续的属性值得到工况编码向量；将每个候选特征点集合中特征点的描述子与工况编码向量进行拼接，得到多模态特征；将全部的多模态特征进行集合，得到多模态特征集合，基于多模态特征集合与预存储的多模态模板特征集合，完成基准座的定位； 其中，基于工况数据中的连续的属性值得到工况编码向量，包括： 从全部连续的属性值中随机选取一个属性值作为第一个初始聚类中心；设置所需初始聚类中心总数K，重复执行以下过程直至选出K个初始聚类中心，K大于1： 以当前最新选定的初始聚类中心为基准值，计算每个属性值与该基准值的绝对差，记作当前距离；对所有当前距离值求平方，并计算其总和，得到平方值之和；将每个当前距离的平方与平方值之和作比，得到该属性值被选为下一个初始聚类中心的概率比值；选取概率比值最大的属性值作为新的初始聚类中心； 根据获得的K个初始聚类中心确定工况编码向量； 其中，根据获得的K个初始聚类中心确定工况编码向量，包括： 在获得K个初始聚类中心后，采用K-means算法进行聚类，得到聚类簇，计算每个聚类簇中所有属性值的均值，按照均值从小到大的顺序将聚类簇进行排序，排序后确定每个聚类簇中属性值的最大值与最小值；排序后，计算相邻两个聚类簇对应的边界值，边界值等于前一个聚类簇的最大值与后一个聚类簇的最小值相加后除以二； 基于计算得到的K-1个边界值，将连续的属性值的取值范围划分为K个连续且互不重叠的数值区间，其中，第一个区间包含全部属性值中的最小值至最小边界值，最后一个区间包含最大边界值至全部属性值中的最大值，中间各区间分别对应相邻边界值之间的数值范围；为每个数值区间匹配一个运行类别；计算全部属性值的均值，根据均值所处的数值区间确定工况数据所对应的运行类别，将运行类别转换为独热编码向量，将该独热编码向量作为工况编码向量。

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