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龙图腾网恭喜山东大学申请的专利一种用于图像中小物体的六维位姿估计方法及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：CN114842077B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-04-25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：202210310267.5，技术领域涉及：G06T7/73；该发明授权一种用于图像中小物体的六维位姿估计方法及系统是由马昕;吴黎;李贻斌设计研发完成，并于2022-03-28向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种用于图像中小物体的六维位姿估计方法及系统在说明书摘要公布了：本发明属于计算机视觉技术领域，提供了一种用于图像中小物体的六维位姿估计方法及系统，包括获取原始物体图像并进行预处理，得到第一物体图像；利用训练好的尺度自适应跳跃空洞空间金字塔像素点投票网络对所述第一物体图像中的物体进行六维位姿估计；其中，所述六维位姿估计的过程，具体为：基于第一物体图像，预测物体掩码和二维关键点的向量场特征图；通过对物体掩码和二维关键点的向量场特征图投票，对二维关键点进行定位；将定位的二维关键点缩放回原始物体图像，求解出物体的六维位姿；自适应地将图像中的小物体缩放到合适尺寸，多点透视成像时将输出的2维关键点缩放回原始图像中，解决了现有技术中不能准确预测图像中小物体的位姿的问题。

本发明授权一种用于图像中小物体的六维位姿估计方法及系统在权利要求书中公布了：1.一种用于图像中小物体的六维位姿估计方法，其特征在于，包括：获取原始物体图像并进行预处理，得到第一物体图像，具体为：获取原始物体图像；利用目标检测算法检测原始物体图像中的物体；在所述原始物体图像中的物体周围添加10%的填充物；对物体填充后的图像进行缩放，得到第一物体图像；利用训练好的尺度自适应跳跃空洞空间金字塔像素点投票网络对所述第一物体图像中的物体进行六维位姿估计；其中，所述六维位姿估计的过程，具体为：基于第一物体图像，预测物体掩码和二维关键点的向量场特征图；通过对物体掩码和二维关键点的向量场特征图投票，对二维关键点进行定位；将定位的二维关键点缩放回原始物体图像中，求解出物体的六维位姿；所述尺度自适应跳跃空洞空间金字塔像素点投票网络，包括编码器网络、跳跃空洞空间金字塔模块以及解码器网路；所述编码器网络用于提取第一物体图像的高级特征；所述跳跃空洞空间金字塔模块用于对所述第一物体图像的高级特征进行多尺度特征融合；所述解码器网络用于对融合后的多尺度特征进行卷积和双线性上采样，得到第一物体图像特征图；对第一物体图像特征图进行卷积操作，输出物体掩膜和二维关键点的向量场特征图。

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