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龙图腾网获悉罗伯特·博世有限公司申请的专利使用对象的几何模板的鲁棒的对象识别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：CN112287746B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-10-31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：202010717382.5，技术领域涉及：G06V20/40；该发明授权使用对象的几何模板的鲁棒的对象识别是由C·多莫科什;B·安德烈斯;E·莱文科夫;A·盖革;M·考依波设计研发完成，并于2020-07-23向国家知识产权局提交的专利申请。

本使用对象的几何模板的鲁棒的对象识别在说明书摘要公布了：提供了一种系统和计算机实施的方法，所述系统和计算机实施的方法用于基于待被识别的对象210的几何模板且基于输入数据来执行对象识别，所述输入数据代表输入点200且在一些实施方案中通过从传感器数据中提取感兴趣点来获得。因此，所述对象识别在几何域中操作，所述几何域可以代表传感器数据的抽象化，从而可以较少地依赖于特定类型的传感器数据或特定类型的传感器，否则是直接在所述传感器数据上学习的基于机器学习的对象识别的情况。

本发明授权使用对象的几何模板的鲁棒的对象识别在权利要求书中公布了：1.一种用于对象识别的计算机实施的方法400，包括： -访问410包括模板点的模板数据，所述模板点被限定为坐标系中的坐标，其中所述模板点代表对象的几何模板，其中所述模板点被标注，以区分所述对象的相应部分； -访问由传感器所获取的传感器数据，其中所述传感器是摄像机传感器、深度传感器、激光雷达传感器或雷达传感器； -生成用于所述对象识别的输入数据，所述输入数据包括输入点，所述输入点被限定为所述坐标系中的坐标，其中通过从所述传感器数据中提取感兴趣点来生成所述输入点； -构造一个无向加权图，所述无向加权图具有代表所述输入点的节点和位于所述节点之间的边； -通过基于以下步骤寻找所述对象在所述输入数据中的一次或多次出现或局部出现来执行对象识别： -将边标签赋予所述边来限定所述图中的割边，以获得分解成代表对象的一个或多个簇，以及 -将来自一个标签集合的节点标签赋予所述节点，以将相应节点标识为代表相应对象的相应部分， 其中边标注和节点标注包括： -提供430成本函数，所述成本函数表达所述节点中的相应三角形与所述模板点中的相应三角形之间的尺度不变相似度，其中如果对所述节点的标注与对所述模板点的标注匹配且所述节点是同一簇的一部分，则所述尺度不变相似度对所述成本函数有贡献； -将第一局部搜索算法应用440至初始图，所述初始图具有未被标注的每一节点和已标注的每一边以限定一个割边，其中所述第一局部搜索算法被配置为通过边标注以在所述图中形成簇来迭代地连通节点且通过迭代地标注节点，搜索所述成本函数中的初始局部最小值，从而获得初始边标注和初始节点标注； -将第二局部搜索算法应用450至所述初始边标注和初始节点标注，其中所述第二局部搜索算法被配置为通过边重新标注以及节点重新标注以在簇之间迭代地移动节点，寻找所述成本函数的初始局部最小值的改进； -生成460对象识别数据作为输出，所述对象识别数据代表所赋予的边标签和所赋予的节点标签。

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