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龙图腾网恭喜合肥工业大学申请的专利基于3D高斯溅射的器械6D位姿估计方法和系统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：CN119090964B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-03-11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：202411580071.3，技术领域涉及：G06T7/73；该发明授权基于3D高斯溅射的器械6D位姿估计方法和系统是由李霄剑;沈丽丽;李玲;莫杭杰;肖夕林;唐华;秦典设计研发完成，并于2024-11-07向国家知识产权局提交的专利申请。

本基于3D高斯溅射的器械6D位姿估计方法和系统在说明书摘要公布了：本发明提供一种基于3D高斯溅射的器械6D位姿估计方法和系统，涉及计算机视觉领域。本发明提出了一种基于双目深度估计、器械6D位姿估计和深度补全的器械‑组织交互距离估计方法。针对手术器械运动快、纹理低、反光严重等特性造成器械6D位姿估计与跟踪的难点，以及器械存在造成的组织深度估计精度下降的问题，提出分别估计器械和组织的三维位置，并且结合深度补全去除器械遮挡对组织重构的造成的影响。能够实现手术场景的完整三维重构、手术器械的三维位置估计和追踪、器械‑组织相对距离估计。

本发明授权基于3D高斯溅射的器械6D位姿估计方法和系统在权利要求书中公布了：1.一种基于3D高斯溅射的器械6D位姿估计方法，其特征在于，包括：读取当前帧图像，通过语义分割算法获取器械掩膜；以及利用双目深度估计算法对当前帧图像进行深度估计，并结合所述器械掩膜分别获取组织深度图和器械深度图；初始化器械位姿，利用预先重构的器械高斯模型进行3D高斯溅射，获取对应位姿下的视图、投影掩膜以及深度图；根据渲染结果与当前帧图像及其器械掩膜、器械深度图，构建总的损失函数；并通过反向传播算法更新和学习器械位姿，最小化所述总的损失函数，获取当前帧图像的器械最优6D位姿；所述器械高斯模型的重构过程；包括：获取若干已知相机位姿且包含器械全部视角的图像，以重构器械的稀疏点云；将所述稀疏点云的每个点初始化为一个高斯，获取初始化的器械高斯模型；结合前述若干已知相机位姿且包含器械全部视角的图像构成的图像序列及其对应的相机位姿，对所述初始化的器械高斯模型进行迭代优化，获取所述重构的器械高斯模型；所述根据渲染结果与当前帧图像及其器械掩膜、器械深度图，构建总的损失函数；并通过反向传播算法更新和学习器械位姿，最小化所述总的损失函数，获取当前帧图像的器械最优6D位姿；包括：构建3D高斯渲染视图和当前帧图像之间的色彩一致性损失函数，如下所示： 其中，t表示当前时刻；L1表示一范数损失，Tt表示当前帧器械位姿；It表示当前帧图像；表示渲染视图；，表示进行3D高斯可微渲染图像的过程，Gi表示第i个高斯核，，I为高斯的个数；Mt表示当前图像分割的器械掩膜；构建3D高斯可微渲染投影图和当前帧图像的器械掩膜之间的区域对齐损失函数，如下所示： 其中，，C表示器械的铰接部件数量；、分别表示器械高斯模型上第c个铰接部分在图像平面的投影形状和当前帧图像的器械掩膜；，表示进行3D高斯可微渲染投影图的过程；；构建渲染的深度图和前帧图像的器械深度图之间的深度一致性损失，如下所示： 其中，、分别表示渲染的深度图和前帧图像的器械深度图；是渲染器械高斯模型深度图的过程；构建总的损失函数为： 其中，α1、α2、α3分别表示相应的权重系数；之后通过反向传播算法对器械位姿迭代更新，以最小化Lpose，获取当前帧图像的器械最优6D位姿估计结果，如下所示：

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合肥工业大学，其通讯地址为：230009 安徽省合肥市包河区屯溪路193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”。