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龙图腾网恭喜华南理工大学申请的专利基于3D视觉的目标物体识别和位姿估算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：CN119964145B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-06-06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：202510446280.7，技术领域涉及：G06V20/64；该发明授权基于3D视觉的目标物体识别和位姿估算方法是由赵容辰;张怀东设计研发完成，并于2025-04-10向国家知识产权局提交的专利申请。

本基于3D视觉的目标物体识别和位姿估算方法在说明书摘要公布了：本发明公开了基于3D视觉的目标物体识别和位姿估算方法，涉及计算机视觉技术领域，解决当前对于目标物体的位姿估算往往依赖于单一传感器，导致目标物体的位姿估算产生误差，且无法根据不同的物体类别判断该物体是否属于正常位姿状态的问题，方法包括：对获取仓库内物体的物体图像和物体的点云数据；对仓库内物体的点云数据进行分析，分析得到仓库内物体的几何中心点对应的中心坐标；对仓库内的物体图像进行检测，检测得到物体类别；获取物体的历史位姿数据，基于物体的立体轮廓、物体类别和物体体素网格分析得到物体的位姿是否需要调整，本发明基于3D视觉实现目标物体对应位姿状态的智能识别。

本发明授权基于3D视觉的目标物体识别和位姿估算方法在权利要求书中公布了：1.基于3D视觉的目标物体识别和位姿估算方法，其特征在于，方法如下：步骤S1，获取仓库内物体的物体图像和物体的点云数据；步骤S2，对仓库内物体的点云数据进行分析，分析得到仓库内物体的几何中心点对应的中心坐标；步骤S3，对仓库内的物体图像进行检测，检测得到物体类别；步骤S4，获取物体的历史位姿数据，基于物体的立体轮廓、物体类别和物体体素网格分析得到物体的位姿是否需要调整；其中，所述步骤S4包括如下子步骤：步骤S41，获取任一物体的物体类别，依据物体类别获取对应物体的历史位姿数据；物体的历史位姿数据包括物体在正常放置时的标准长度、标准宽度和标准高度；步骤S42，遍历物体的立体轮廓中坐标点的坐标，基于遍历结果计算而得到物体的长度、宽度和高度；步骤S43，将计算得到的物体的长度与物体的历史位姿数据中的长度、计算得到的物体的宽度与物体的历史位姿数据中的宽度和计算得到的物体的高度与物体的历史位姿数据中的高度逐一进行比较；若比较存在不同，判定物体的位姿异常，若比较均相同，则进入下一步骤；步骤S44，获取物体的几何中心点对应的中心坐标P0x0，y0，z0，以及物体的物体体素网格内所有坐标点的坐标Pixi，yi，zi，通过公式计算得到物体的协方差矩阵C，公式具体如下： 式中，T为转置符号；步骤S45，对物体的协方差矩阵进行分解，通过公式计算得到物体的特征向量和特征值，公式具体如下：C·vi＝Di·vi，式中，“·”为向量之间的点乘运算，vi为物体的特征向量，Di为特征向量对应的特征值；步骤S46，将计算得到的最大特征值对应的特征向量作为物体的主方向向量；步骤S47，获取物体的标准方向向量BZ0，0，1，通过公式计算得到物体的倾斜角度JD，公式具体如下：cosJD＝vi·BZ|vi|·|BZ|，式中，|vi|为物体的主方向向量的模长，|BZ|为标准方向向量的模长，|BZ|＝1；步骤S48，当物体的倾斜角度为0°，180°时，判定物体的异常状态为倾斜状态；当物体的倾斜角度为0°时，判定物体不为异常状态；当物体的倾斜角度为180°时，判定物体的异常状态为倒置状态。

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