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龙图腾网获悉哈尔滨工业大学申请的专利基于三维CAD模型的单目相机快速目标位姿估计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：CN116630409B 。

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：202310681703.4，技术领域涉及：G06T7/70；该发明授权基于三维CAD模型的单目相机快速目标位姿估计方法是由陈凤东;李波;陈冠华;贺高杰;刘国栋设计研发完成，并于2023-06-09向国家知识产权局提交的专利申请。

本基于三维CAD模型的单目相机快速目标位姿估计方法在说明书摘要公布了：基于三维CAD模型的单目相机快速目标位姿估计方法，解决了基于三维CAD模型的单幅高分辨图像目标位姿精确估计方法的实时性差的问题，属于目标位姿估计领域。本发明包括:使用虚拟相机在均匀视角下拍摄目标CAD线框模型，生成多视角的模板图像库；将当前实际相机采集目标的实体图像输入至训练好的实体图像特征提取网络，提取实体图像特征向量；从模板图像库中逐一选取模板图像，并输入至训练好的模板图像特征提取网络中，提取模板图像的特征向量，计算实体图像的特征向量和每一个模板图像的特征向量的相似度度量，找到相似度最高的模板图像，该模板图像对应的位姿，作为当前实际相机采集的图像中的目标的位姿。

本发明授权基于三维CAD模型的单目相机快速目标位姿估计方法在权利要求书中公布了：1.基于三维CAD模型的单目相机快速目标位姿估计方法，其特征在于，所述方法包括: S1、使用虚拟相机在均匀视角下拍摄目标CAD线框模型，生成多视角的模板图像库； S2、建立实体图像特征提取网络和模板图像特征提取网络，对实体图像特征提取网络和模板图像特征提取网络进行训练； S3、将当前实际相机采集目标的实体图像输入至训练好的实体图像特征提取网络，提取实体图像特征向量； 从模板图像库中逐一选取模板图像，并输入至训练好的模板图像特征提取网络中，提取模板图像的特征向量，计算实体图像的特征向量和每一个模板图像的特征向量的相似度度量，找到相似度最高的模板图像，该模板图像对应的位姿，作为当前实际相机采集的图像中的目标的位姿； 所述S2中，对实体图像特征提取网络和模板图像特征提取网络进行训练包括： S21、随机视角下采集目标的实体图像IMi和对应的位姿信息POSEi； S22、找到模板图像库中与实体图像IMi对应的位姿信息POSEi相似度最大的模板图像IMtemplate，j +的位姿信息POSEtemplate，j +，记实体图像IMi与模板图像IMtemplate，j +的配对为正例Z+，实体图像IMi与模板图像IMtemplate，j +之外的模板图像IMtemplate，j -的配对，称为负例Z-； S23、使用实体图像特征提取网络对实体图像IMi进行特征提取，得到实体图像特征向量IIMi，使用模板图像特征提取网络分别对模板图像IMtemplate，j +和模板图像IMtemplate，j -进行特征提取，得到实体图像特征向量和 S24、计算正例Z+的相似度并计算各个负例Z-的相似度 S25、计算损失函数 其中，N-1表示模板图像库中模板图像IMtemplate，j -的数量； S26、训练过程中计算损失函数值并进行反向迭代，反向迭代过程中对实体图像特征提取网络和模板图像特征提取网络的权重参数进行调整，损失函数值逐渐减小，最终损失函数值收敛，完成实体图像特征提取网络和模板图像特征提取网络的训练。

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