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龙图腾网获悉青岛虚拟现实研究院有限公司申请的专利一种基于混合式的跟踪注册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：CN116797659B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-08-15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：202310723668.8，技术领域涉及：G06T7/73；该发明授权一种基于混合式的跟踪注册方法是由张晴晴;严小天;刘宁;郭秋华;王惠青;刘训福设计研发完成，并于2023-06-16向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种基于混合式的跟踪注册方法在说明书摘要公布了：一种基于混合式的跟踪注册方法，涉及计算机视觉处理技术领域，包括离线训练阶段和在线识别阶段；其中，离线训练阶段包括从多个角度获得三维模型的参考图像并建立信息集，提取并存储方向梯度和法向量特征，获取模型点云；在线识别阶段包括采集并修复深度图像，提取深度图像的方向梯度和法向量特征，使用改进的线性并行多模态LineMod模板匹配方法，描述物体的轮廓与形状，并获得关键帧，与存储图像匹配，获得相机姿态，及使用改进的ICP算法将环境点云和模型点云进行配准，确定模型姿态信息，准确估计相机姿态。本发明能够在环境混乱、操作对象缺乏纹理的应用场景中具有良好的实时性和鲁棒性，具备较高的配准精度和计算效率。

本发明授权一种基于混合式的跟踪注册方法在权利要求书中公布了：1.一种基于混合式的跟踪注册方法，其特征在于，包括离线训练阶段和在线识别阶段；其中，离线训练阶段包括如下步骤： S10、通过计算机辅助设计CAD从多个角度获得三维模型的参考图像，并建立模型的信息集； S20、提取并存储图像的方向梯度和法向量特征； S30、获取对应的模型点云； 在线识别阶段包括如下步骤： S40、采集并修复深度图像； S50、提取深度图像的方向梯度和法向量特征； S60、使用改进的线性并行多模态LineMod模板匹配方法，从深度图像中计算方向梯度和法向量特征来描述物体的轮廓与形状，并从深度图像中获得关键帧，与存储图像匹配，获得相机姿态； 在步骤S60中，改进的线性并行多模态LineMod模板匹配方法包括如下步骤： S61、输入深度图像； S62、采用7×7大小的高斯滤波器对深度图像进行模糊，去除深度跳变像素； S63、采用5×5大小的Sobel算子对模糊后的深度图像进行梯度计算，得到图像中每个像素的方向梯度以及梯度值； S64、选择梯度值大于设定阈值的像素，量化该像素的方向梯度； S65、结合深度图像的量化法线方向作为特征制作模板； S66、基于模板进行匹配； S70、使用改进的ICP算法将环境点云和模型点云进行配准，确定模型姿态信息，准确估计相机姿态； 在步骤S70中，包括如下步骤： S71、采用随机采样算法对环境点云进行精简； S72、同名点匹配，对同名点对赋予权重； 在步骤S72中，包括如下步骤： S721、在参考点云和目标点云中分别提取出特征点； S722、采用BNN算法将参考点云和目标点云中的同名点进行匹配，两个同名点必须互为对方的最近邻； S723、在同名点匹配后，为每个点计算法向量； S724、同名点对ci＝pi,qi，其中pi,qi对应的法向量分别为vpi,vqi，采用公式二为同名点对ci赋予权重，其中，公式二：wi＝vpi·vqi； S725、根据权重值计算所有同名点的平均权重，并将其作为最终匹配结果的权重； S73、对同名点对误匹配过滤； 在步骤S73中，包括如下步骤： S731、在同名点对匹配完成后，对同名点对ci＝pi,qi计算余弦值，pi,qi两点所连成的向量表示为vi，对于任意两对点对ci,cj，其连线向量夹角的余弦值为vi·vj； S732、对任意一个点对ci，采用公式三将其与剩下所有点对的兼容性进行统计计分， 公式三：其中，该权重与pi,qi两点之间的欧拉距离成反比，dmax表示所有同名点对中的最大欧拉距离； S733、对所有得分{si}进行统计，计算出对应的均值μ和方差σ； S734、通过均值μ和方差σ得到设定阈值ε，对于得分小于阙值ε的匹配，判定为错误匹配并将其过滤。

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