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龙图腾网获悉深圳市中视典数字科技有限公司申请的专利三维姿态估计方法及系统、计算机可读存储介质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：CN115147573B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-07-15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：202210617194.4，技术领域涉及：G06V10/56；该发明授权三维姿态估计方法及系统、计算机可读存储介质是由俞洋;陈焱磊;覃旭设计研发完成，并于2022-06-01向国家知识产权局提交的专利申请。

本三维姿态估计方法及系统、计算机可读存储介质在说明书摘要公布了：本申请公开了三维姿态估计方法及系统、计算机可读存储介质，涉及三维姿态估计技术领域，其中方法包括：获取目标二维图像；将所述目标二维图像输入至热力图网络中，得到目标热力图像；将所述目标二维图像输入至校验码网络中，得到目标校验图像；根据所述目标热力图像和所述目标校验图像，计算所述目标二维图像上每个像素点的置信度，得到置信度集；根据预设的置信度选择算法，从所述置信度集中确定至少一个目标二维点；根据所述目标二维点对应的三维点，计算目标三维姿态。本申请能够选取置信度较高的二维点，从而提高目标三维姿态的精确性。

本发明授权三维姿态估计方法及系统、计算机可读存储介质在权利要求书中公布了：1.一种三维姿态估计方法，其特征在于，包括： 获取目标二维图像； 将所述目标二维图像输入至热力图网络中，得到目标热力图像； 将所述目标二维图像输入至校验码网络中，得到目标校验图像； 根据所述目标热力图像和所述目标校验图像，计算所述目标二维图像上每个像素点的置信度，得到置信度集； 根据预设的置信度选择算法，从所述置信度集中确定至少一个目标二维点； 根据所述目标二维点对应的三维点，计算目标三维姿态； 其中，所述校验码网络通过以下步骤训练获得： 获取不同角度下由训练三维图渲染得到的训练二维图像和所述训练三维图的顶点坐标、中心坐标； 根据所述训练二维图像、所述顶点坐标和所述中心坐标，通过顶点着色器进行渲染得到自监督校验图像； 将所述训练二维图像输入至未完成训练的校验码网络中，得到预测校验图像； 根据所述预测校验图像和所述自监督校验图像调整所述校验码网络的参数； 其中，所述根据所述训练二维图像、所述顶点坐标和所述中心坐标，通过顶点着色器进行渲染得到自监督校验图像，包括： 根据所述中心坐标和所有所述顶点坐标，计算出所述顶点坐标与所述中心坐标之间的最大距离和每个所述顶点坐标到所述中心坐标的第一距离； 根据所述最大距离和所述第一距离，计算每个所述顶点坐标一一对应的顶点灰度值； 根据所述顶点灰度值，通过顶点着色器进行渲染得到自监督校验图像； 其中，所述根据所述预测校验图像和所述自监督校验图像调整所述校验码网络的参数，包括： 获取训练二维图像上的总二维点数和目标掩码二维点数； 根据所述预测校验图像、所述自监督校验图像、所述总二维点数和所述目标掩码二维点数，计算校验码网络的损失值； 根据所述损失值调整所述校验码网络的参数； 其中，所述根据所述目标热力图像和所述目标校验图像，计算所述目标二维图像上每个像素点的置信度，得到置信度集，包括： 根据所述目标热力图像计算每个二维点的颜色值； 根据所述目标校验图像计算每个二维点的灰度值； 根据同一个二维点的所述颜色值和所述灰度值，计算出对应二维点的置信度，计算出对应二维点的置信度，从而得到置信度集。

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