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龙图腾网获悉深圳市索威尔科技开发有限公司申请的专利一种基于3D视觉的物体定位及姿态识别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：CN119625068B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-06-13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：202510147458.8，技术领域涉及：G06T7/73；该发明授权一种基于3D视觉的物体定位及姿态识别方法是由朱岳;肖皖龙;张辉设计研发完成，并于2025-02-11向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种基于3D视觉的物体定位及姿态识别方法在说明书摘要公布了：本发明提供一种基于3D视觉的物体定位及姿态识别方法，该方法包括：采集3D点云数据和3D点云数据对应的图像数据；对所述图像数据进行预处理，得到质量评估结果，并基于所述质量评估结果，执行图像恢复处理，生成优化图像数据；将所述优化图像数据输入到预先构建，且基于分层特征引导的条件扩散模型中，生成所述优化图像数据的特征表示；将所述优化图像数据的特征表示输入到差分变压器网络中，得到物体的位置和姿态预测结果。本发明通过创新的双重表征交互驱动的图像质量评估、基于分层特征引导的条件扩散模型以及差分变压器网络的设计，提高了复杂环境下物体定位和姿态识别的精度和鲁棒性。

本发明授权一种基于3D视觉的物体定位及姿态识别方法在权利要求书中公布了：1.一种基于3D视觉的物体定位及姿态识别方法，其特征在于，包括： 采集3D点云数据和3D点云数据对应的图像数据； 对所述图像数据进行预处理，得到质量评估结果，并基于所述质量评估结果，执行图像恢复处理，生成优化图像数据； 将所述优化图像数据和所述3D点云数据输入到预先构建，且基于分层特征引导的条件扩散模型中，生成所述优化图像数据的特征表示，包括： 采用基于PointNet++架构的特征提取网络，提取所述3D点云数据的几何特征；采用基于ResNet50的骨干网络提取网络，提取所述优化图像数据的视觉特征，并通过残差连接得到多层次的视觉特征；基于包含T个时间步的条件扩散过程，在每个时间步通过U-Net结构的去噪网络逐步去除特征中的噪声分量，得到初步特征表示；其中，在前向扩散过程中特征中的几何和视觉信息逐渐被噪声污染；在反向去噪过程中逐步恢复被污染的特征；将物体的物理约束条件编码为条件向量，将所述条件向量注入到每个时间步的去噪网络中，确保生成的特征与输入数据的物理属性保持一致，得到所述优化图像数据的特征表示； 其中，在进行特征引导之前还包括：构建包含底层、中层、顶层的特征金字塔结构，其中，底层保持原始分辨率，用于保存所述优化图像数据的基础特征，中层采用所述原始分辨率的2倍降采样，用于保存所述优化图像数据的部件级特征，顶层采用所述原始分辨率的4倍降采样，用于保存所述优化图像数据的整体级特征；在扩散过程的不同阶段，分别引入对应层次的特征引导信息，其中扩散前期引入顶层特征，扩散中期同时引入中层和顶层特征，扩散后期重点引入底层特征；通过残差连接保持底层特征的细节信息，输出融合了多层次信息的特征表示，包括：在特征金字塔的每一层都添加横向连接；基于自适应加权求和的融合方式，将对应分辨率的原始特征与当前生成的特征进行融合； 将所述优化图像数据的特征表示输入到差分变压器网络中，得到物体的位置和姿态预测结果； 根据所述物体的位置和姿态预测结果，输出所述物体的精确空间位置和姿态信息。

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