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龙图腾网获悉吉林大学申请的专利一种基于3d视觉的挖掘机位姿识别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：CN119515981B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-10-24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：202411758226.8，技术领域涉及：G06T7/73；该发明授权一种基于3d视觉的挖掘机位姿识别方法是由姚宗伟;李昊旻;黄鸿溥;靳鸿鹏;李学飞;陈辰;高振云;荣浩设计研发完成，并于2024-12-03向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种基于3d视觉的挖掘机位姿识别方法在说明书摘要公布了：本发明适用于位姿识别技术领域，提供了一种基于3d视觉的挖掘机位姿识别方法。本发明能够实现挖掘机工作时的自动位姿识别，无需人工监控，从而降低了人工成本并提升了挖掘机的工作效率。仅需一台单目相机便可预测挖掘机位姿，无需安装可视化标记，安装方便且使用和维护成本低。同时，通过识别优化附加点，即使在挖掘机部分关键点被遮挡的情况下，也能有效缓解准确率下降的问题。依据挖掘机的物理尺寸约束和运动学特性，设计了优化前后处理方法和执行逻辑，并基于投影关系设计了新的目标函数，使用全局和局部优化结合的方法获得3d位姿，提高了识别的精度和速度。

本发明授权一种基于3d视觉的挖掘机位姿识别方法在权利要求书中公布了：1.一种基于3d视觉的挖掘机位姿识别方法，其特征在于，包括以下步骤： 步骤S1、选取关键点，根据关键点建立实际挖掘机数据集和合成图像数据集； 步骤S2、使用YOLOv8x-pose-p6作为预训练模型进行训练； 步骤S3、对挖掘机进行运动学建模，得到投影3d坐标； 步骤S4、将投影3d坐标进行坐标变换，获得关键点的投影2d坐标； 步骤S5、对估计2d坐标进行预处理； 步骤S6、建立优化目标函数； 步骤S7、结合全局优化算法和局部优化算法，计算挖掘机最佳3d位姿； 步骤S8、对3d位姿进行平滑处理，使挖掘机位姿变化连续； 所述步骤S6的具体过程如下： 将关键点的投影2d坐标和估计2d坐标之间的误差最小化作为目标，优化得到中的位姿变量；关键点包括动臂铰点、斗杆铰点、铲斗铰点、铲斗尖点、动臂油缸铰点、斗杆油缸铰点和铲斗油缸铰点，位姿变量包括回转中心轴到地面的交点在相机坐标系下的坐标、回转角、动臂关节转角、斗杆关节转角、铲斗关节转角和倾斜角这八个变量；建立投影误差函数，将变量求解问题转换为优化问题： 首先将与之间距离差的加权和作为目标函数： ； 其中，为第个关键点对应的和坐标差绝对值的权值，始终保持； 然后使用和计算动臂铰点和斗杆铰点间的估计长度、投影长度，斗杆铰点和铲斗铰点间的估计长度、投影长度，铲斗铰点和铲斗尖点间的估计长度、投影长度，并将各估计长度与投影长度之差的和作为目标函数： ； 其中，为相邻点之间的估计长度；为相邻点之间的投影长度； 最终目标函数为： ； 最后对和进行归一化和无量纲化，设定为动态权值； 所述步骤S7的具体过程如下： 使用全局优化算法对目标函数进行优化，得到最佳的投影2d坐标及3d位姿变量； 引入早停机制，当优化迭代次数50次且适应度函数变化1时，优化停止；同时，利用视频前后帧中挖掘机运动连续、位置接近的特点，即时间信息，将上一帧优化的结果作为初始值，使用局部优化算法缩小搜索范围并加快运算速度； 基于挖掘机的运动学特性和物理约束设计全局优化和局部优化的执行条件： a.每60帧执行1次全局优化； b.当帧与帧中关键点的2d坐标值差大于阈值时，认为局部优化错误，执行全局优化； c.当帧中优化后的点和真实点坐标值差大于阈值时，调用全局优化； 在其他情况下选择局部优化。

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