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龍圖騰網獲悉青島虛擬現實研究院有限公司申請的專利一種基于混合式的跟蹤注冊方法獲國家發(fā)明授權專利權，本發(fā)明授權專利權由國家知識產權局授予，授權公告號為：CN116797659B 。

龍圖騰網通過國家知識產權局官網在2025-08-15發(fā)布的發(fā)明授權授權公告中獲悉：該發(fā)明授權的專利申請?zhí)?專利號為：202310723668.8，技術領域涉及：G06T7/73；該發(fā)明授權一種基于混合式的跟蹤注冊方法是由張晴晴;嚴小天;劉寧;郭秋華;王惠青;劉訓福設計研發(fā)完成，并于2023-06-16向國家知識產權局提交的專利申請。

本一種基于混合式的跟蹤注冊方法在說明書摘要公布了：一種基于混合式的跟蹤注冊方法，涉及計算機視覺處理技術領域，包括離線訓練階段和在線識別階段；其中，離線訓練階段包括從多個角度獲得三維模型的參考圖像并建立信息集，提取并存儲方向梯度和法向量特征，獲取模型點云；在線識別階段包括采集并修復深度圖像，提取深度圖像的方向梯度和法向量特征，使用改進的線性并行多模態(tài)LineMod模板匹配方法，描述物體的輪廓與形狀，并獲得關鍵幀，與存儲圖像匹配，獲得相機姿態(tài)，及使用改進的ICP算法將環(huán)境點云和模型點云進行配準，確定模型姿態(tài)信息，準確估計相機姿態(tài)。本發(fā)明能夠在環(huán)境混亂、操作對象缺乏紋理的應用場景中具有良好的實時性和魯棒性，具備較高的配準精度和計算效率。

本發(fā)明授權一種基于混合式的跟蹤注冊方法在權利要求書中公布了：1.一種基于混合式的跟蹤注冊方法，其特征在于，包括離線訓練階段和在線識別階段；其中，離線訓練階段包括如下步驟： S10、通過計算機輔助設計CAD從多個角度獲得三維模型的參考圖像，并建立模型的信息集； S20、提取并存儲圖像的方向梯度和法向量特征； S30、獲取對應的模型點云； 在線識別階段包括如下步驟： S40、采集并修復深度圖像； S50、提取深度圖像的方向梯度和法向量特征； S60、使用改進的線性并行多模態(tài)LineMod模板匹配方法，從深度圖像中計算方向梯度和法向量特征來描述物體的輪廓與形狀，并從深度圖像中獲得關鍵幀，與存儲圖像匹配，獲得相機姿態(tài)； 在步驟S60中，改進的線性并行多模態(tài)LineMod模板匹配方法包括如下步驟： S61、輸入深度圖像； S62、采用7×7大小的高斯濾波器對深度圖像進行模糊，去除深度跳變像素； S63、采用5×5大小的Sobel算子對模糊后的深度圖像進行梯度計算，得到圖像中每個像素的方向梯度以及梯度值； S64、選擇梯度值大于設定閾值的像素，量化該像素的方向梯度； S65、結合深度圖像的量化法線方向作為特征制作模板； S66、基于模板進行匹配； S70、使用改進的ICP算法將環(huán)境點云和模型點云進行配準，確定模型姿態(tài)信息，準確估計相機姿態(tài)； 在步驟S70中，包括如下步驟： S71、采用隨機采樣算法對環(huán)境點云進行精簡； S72、同名點匹配，對同名點對賦予權重； 在步驟S72中，包括如下步驟： S721、在參考點云和目標點云中分別提取出特征點； S722、采用BNN算法將參考點云和目標點云中的同名點進行匹配，兩個同名點必須互為對方的最近鄰； S723、在同名點匹配后，為每個點計算法向量； S724、同名點對ci＝pi,qi，其中pi,qi對應的法向量分別為vpi,vqi，采用公式二為同名點對ci賦予權重，其中，公式二：wi＝vpi·vqi； S725、根據權重值計算所有同名點的平均權重，并將其作為最終匹配結果的權重； S73、對同名點對誤匹配過濾； 在步驟S73中，包括如下步驟： S731、在同名點對匹配完成后，對同名點對ci＝pi,qi計算余弦值，pi,qi兩點所連成的向量表示為vi，對于任意兩對點對ci,cj，其連線向量夾角的余弦值為vi·vj； S732、對任意一個點對ci，采用公式三將其與剩下所有點對的兼容性進行統計計分， 公式三：其中，該權重與pi,qi兩點之間的歐拉距離成反比，dmax表示所有同名點對中的最大歐拉距離； S733、對所有得分{si}進行統計，計算出對應的均值μ和方差σ； S734、通過均值μ和方差σ得到設定閾值ε，對于得分小于闕值ε的匹配，判定為錯誤匹配并將其過濾。

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