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龙图腾网恭喜深圳辰视智能科技有限公司申请的专利一种自适应特征选择的6D识别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：CN112712560B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-03-25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：202011642204.7，技术领域涉及：G06T7/73；该发明授权一种自适应特征选择的6D识别方法及系统是由冯良炳;徐凯设计研发完成，并于2020-12-31向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种自适应特征选择的6D识别方法及系统在说明书摘要公布了：本发明公开了一种自适应特征选择的6D识别方法及系统，包括对目标物体的点云与图像的特征进行提取；将提取的特征组合形成位姿估计特征向量；对所述位姿估计特征向量中每个像素点的特征进行编解码，获得新的位姿估计特征向量；将所述新的位姿估计特征向量输入预先建立的网络模型，通过训练得到所述目标物体的位姿识别信息。上述方案的提出可以实现基于图像与点云特征的目标物体位姿估计的数据特征的充分利用，从而，可实现减小训练次数、增加估计准确性，同时减小估计的运算时间。

本发明授权一种自适应特征选择的6D识别方法及系统在权利要求书中公布了：1.一种自适应特征选择的6D识别方法，其特征在于，所述方法包括如下步骤：对目标物体的点云与图像的特征进行提取；将提取的特征组合形成位姿估计特征向量；对所述位姿估计特征向量中每个像素点的特征进行编解码，获得新的位姿估计特征向量；将所述新的位姿估计特征向量输入预先建立的网络模型，通过训练得到所述目标物体的位姿识别信息；所述对目标物体的点云与图像的特征进行提取包括：通过CNN深度学习网络，获取RGB图像中N个像素点x1,y1,x2,y2,......,xn,yn,N∈1,2,…,n的表面纹理特征；将目标场景的点云映射到图像上，应用PointNet的深度学习网络，获取对应于N个像素点x1,y1,x2,y2,......,xn,yn的空间特征，获取目标物体的空间特征；所述对所述位姿估计特征向量中每个像素点的特征进行编解码，获得新的位姿估计特征向量包括：将提取的特征组合形成的位姿估计特征向量总维数设为p，有一半是目标物体表面纹理特征，其中每一个像素点的特征为v1,v2,......,vp；将特征向量每个像素点的特征v1,v2,......,vp采用受限波兹曼机进行训练编码与解码，获得新的位姿估计特征向量包括：通过训练将向量v1,v2,......,vp进行编码，得到编码向量v'1,v'2,......,v'q；将q维编码向量解码为r维特征向量；所述通过训练将向量v1,v2,......,vp进行编码，得到编码向量v'1,v'2,......,v'q包括：设N个像素点的输入矩阵为N×p，即:[V1,V2,......,Vp]；则变换矩阵为： 通过矩阵变换，新的特征向量变为[V1,V2,......,Vp]×Apq，以获得q维编码向量[V'1,V'2,......,V'q]。

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