三星(中国)半导体有限公司;三星电子株式会社杨慧光获国家专利权
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龙图腾网获悉三星(中国)半导体有限公司;三星电子株式会社申请的专利基于深度学习的物体位姿估计方法及电子设备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：CN110503686B 。
龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-10-28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：201910698047.2，技术领域涉及：G06T7/73；该发明授权基于深度学习的物体位姿估计方法及电子设备是由杨慧光;薛继光;李茁;唐创奇;李宇光;令狐雄展;杨柳;闫满军;赵健设计研发完成，并于2019-07-31向国家知识产权局提交的专利申请。
本基于深度学习的物体位姿估计方法及电子设备在说明书摘要公布了：提供了一种基于深度学习的物体位姿估计方法及电子设备，其中，物体位姿估计方法包括：分别从与事件流对应的图像帧序列和与图像帧序列对应的位姿序列，提取特征向量序列和位姿向量序列；基于特征向量序列和位姿向量序列，训练用于位姿估计的神经网络模型；利用训练的神经网络模型进行物体位姿估计。根据本公开，可基于与事件流对应的图像帧序列和与图像帧序列对应的位姿序列进行物体位姿估计，可提高效率。
本发明授权基于深度学习的物体位姿估计方法及电子设备在权利要求书中公布了：1.一种基于深度学习的物体位姿估计方法，包括： 分别从与事件流对应的图像帧序列和与图像帧序列对应的位姿序列，提取特征向量序列和位姿向量序列； 基于特征向量序列和位姿向量序列，训练用于位姿估计的神经网络模型； 利用训练的神经网络模型进行物体位姿估计， 其中，提取特征向量序列的步骤包括： 通过奇异值分解将图像帧序列中的每个图像帧的图像矩阵分解为第一正交矩阵、第二正交矩阵和对角矩阵； 基于针对每个图像帧的第一正交矩阵的至少一部分列向量、第二正交矩阵的至少一部分列向量、以及所述对角矩阵的至少一部分奇异值，产生针对所述每个图像帧的特征向量，以形成包括产生的各个特征向量的特征向量序列。
如需购买、转让、实施、许可或投资类似专利技术，可联系本专利的申请人或专利权人三星(中国)半导体有限公司;三星电子株式会社，其通讯地址为：710000 陕西省西安市高新区洨河北路1999号；或者联系龙图腾网官方客服，联系龙图腾网可拨打电话0551-65771310或微信搜索“龙图腾网”。
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2、报告中的分析和结论仅反映本公司于发布本报告当日的职业理解，仅供参考使用，不能作为本公司承担任何法律责任的依据或者凭证。
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