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龙图腾网获悉云南昆船设计研究院有限公司申请的专利一种基于二维和三维成像的叉式AGV目标位姿检测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：CN116385533B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-11-21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：202310172139.3，技术领域涉及：G06T7/73；该发明授权一种基于二维和三维成像的叉式AGV目标位姿检测方法是由张云东;戚麟;杨松;李江乐;丁锐;李俊辉;李佶洋设计研发完成，并于2023-02-27向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种基于二维和三维成像的叉式AGV目标位姿检测方法在说明书摘要公布了：本发明公开了一种基于二维和三维成像的叉式AGV目标位姿检测方法，该方法分为训练和推理检测。训练包括以下步骤：采集场景中所有载物容器的二维图像；对采集的二维图像进行图像标注，完成数据集构建；搭建深度卷积神经网络模型，初始化模型参数，使用数据集、优化算法对模型进行训练和优化。推理检测包含以下步骤：采集目标的二维和三维图像；通过部署好的目标检测模型检测载物容器；融合二维和三维图像通过三维图像降噪、点云平面映射、目标位姿计算等步骤完成对目标位姿信息检测；将检测到的信息发送至叉式AGV控制系统。该方法基于深度卷积神经网络和三维点云平面映射，实现叉式AGV对不同类型、不同规格载物容器的叉取，避免碰撞、倾覆等风险发生。

本发明授权一种基于二维和三维成像的叉式AGV目标位姿检测方法在权利要求书中公布了：1.一种基于二维和三维成像的叉式AGV目标位姿检测方法，其特征在于，利用深度卷积神经网络训练出载物容器的目标检测模型和根据三维和二维坐标映射关系实现三维点云的平面映射，包括以下步骤： 采集场景中所有需要识别的载物容器的多角度、多种环境光强下的二维图像，对二维图像进行标注，构建数据集； 搭建深度卷积神经网络的目标检测模型，初始化模型参数，使用数据集、优化算法对模型进行训练和优化； 使用二维和三维成像器件组成的成像装置采集目标的二维和三维图像，利用部署好的载物容器目标检测模型进行检测； 利用目标检测模型检测时，如果目标载物容器存在，融合二维和三维图像对目标位姿信息进行检测；如果目标载物容器不存在，则不再融合二维和三维图像对目标位姿信息进行检测； 融合二维和三维图像对目标位姿信息进行检测通过三维图像降噪、二维图像和三维图像对齐、点云平面映射、映射图滤波、目标实例分割、实例关键信息提取、目标位姿计算步骤完成； 检测到的目标位姿信息经通讯接口发送至叉式AGV车载控制系统； 所述点云平面映射将从三维成像器件获取的目标点云中搜寻出所需的目标边缘和表面，并将其映射成分辨精度自定的二维平面映射点图；包含以下步骤： 以成像装置的成像平面作为参考坐标平面，根据目标载物容器中心和已对齐的二维和三维图像，从三维图像中选取包含目标载物容器及货物以及与该目标相邻的其它对象的部分区域为第一目标检测区； 以AGV叉齿与成像装置的相对位置为参考，从三维图像中选取包含AGV叉齿的第二目标检测区； 获取三维图像中第一目标检测区和第二目标检测区中所覆盖区域的点云图，第一目标检测区的点云为,第二目标检测区的点云为,； 根据在和方向上的范围大小生成初始的目标检测区对应的点云平面映射图，分辨精度根据实际情况进行设置； 将、划分为若干子集，子集具有以下特点：子集中点的坐标具有相同值和值、不同值；即： 其中分别是的子集个数，是子集中点的个数； 中所有子集进行如下操作：遍历中所有点，选取最小的值，将该值填入到在点云平面映射图的对应坐标中； 中所有子集进行如下操作：遍历中所有点，选取最大的值，将该值填入到在点云平面映射图的对应坐标中。

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