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龙图腾网获悉北京智源人工智能研究院申请的专利物体六维位姿检测方法、装置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：CN121074126B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2026-04-28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：202510939632.2，技术领域涉及：G06T7/73；该发明授权物体六维位姿检测方法、装置及电子设备是由许少聪;王楠;段宇皓设计研发完成，并于2025-07-08向国家知识产权局提交的专利申请。

本物体六维位姿检测方法、装置及电子设备在说明书摘要公布了：本发明提供一种物体六维位姿检测方法、装置及电子设备，所述方法包括：调用具有度量尺度特征的三维模型，其中，具有度量尺度特征的三维模型为对归一化三维模型进行度量尺度对齐处理后得到的三维模型，归一化三维模型为基于单张锚点图像生成的三维模型，锚点图像包括目标物体；获取查询图像，其中，查询图像包括目标物体；基于具有度量尺度特征的三维模型，得到查询图像中目标物体的第一六维位姿；获取锚点图像中目标物体的第二六维位姿；基于第一六维位姿和第二六维位姿，得到查询图像中所述目标物体的相对锚点图像中物体位姿的相对位姿。实现了在无预知3D模型且仅依赖单张图像的条件下，依然能够实现高效、精准的6D姿态估计。

本发明授权物体六维位姿检测方法、装置及电子设备在权利要求书中公布了：1.一种物体六维位姿检测方法，其特征在于，所述方法包括： 调用具有度量尺度特征的三维模型，其中，所述具有度量尺度特征的三维模型为对归一化三维模型进行度量尺度对齐处理后得到的三维模型，所述归一化三维模型为基于单张锚点图像生成的三维模型，所述锚点图像包括目标物体； 获取查询图像，其中，所述查询图像包括所述目标物体； 基于所述具有度量尺度特征的三维模型，得到所述查询图像中所述目标物体的第一六维位姿； 获取所述锚点图像中所述目标物体的第二六维位姿； 基于所述第一六维位姿和所述第二六维位姿，得到所述查询图像中所述目标物体的相对锚点图像中物体位姿的相对位姿，其中，所述具有度量尺度特征的三维模型采用以下方式得到： 基于相机内参，从多个球形视角渲染所述归一化三维模型，得到关于所述归一化三维模型的多个渲染视图； 分别对各所述渲染视图与所述锚点图像进行特征点匹配，得到匹配特征二维点对； 基于所述匹配特征二维点对，得到与所述匹配特征二维点对相对应的匹配特征三维点对； 基于损失函数优化缩放因子，得到优化后缩放因子，以使所述损失函数的函数值最小，其中，所述损失函数的函数值为根据按照优化后缩放因子进行缩放处理后的所述渲染视图下三维特征点与所述锚点图像下三维特征点确定； 基于优化后缩放因子和所述归一化三维模型，得到所述具有度量尺度特征的三维模型，其中， 在所述得到与所述匹配特征二维点对相对应的匹配特征三维点对之后，所述方法还包括： 基于所述匹配特征二维点对和所述匹配特征三维点对，估计得到所述归一化三维模型中目标物体相对于所述锚点图像的初始六维姿态； 基于所述优化后缩放因子，对所述初始六维姿态中的平移向量进行缩放处理，得到所述锚点图像中所述目标物体的初步六维位姿估计； 将所述初步六维位姿估计的渲染图和所述锚点图像输入至基础姿态估计网络，得到所述基础姿态估计网络输出的位移向量变化量和旋转矩阵变化量； 基于所述位移向量变化量和所述旋转矩阵变化量，得到目标物体位姿更新后的归一化三维模型，并将所述目标物体位姿更新后的归一化三维模型作为所述归一化三维模型，重复执行得到关于所述归一化三维模型的多个渲染视图的步骤至得到所述基础姿态估计网络输出的位移向量变化量和旋转矩阵变化量的步骤，直至重复执行的迭代次数满足预设要求为止，以得到所述位移向量变化量和所述旋转矩阵变化量； 基于所述位移向量变化量和所述旋转矩阵变化量，更新所述优化后缩放因子，得到再优化后缩放因子； 所述基于优化后缩放因子和所述归一化三维模型，得到所述具有度量尺度特征的三维模型，具体包括： 基于再优化后缩放因子和所述归一化三维模型，得到所述具有度量尺度特征的三维模型。

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