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龙图腾网恭喜成都民航空管科技发展有限公司;中国民用航空总局第二研究所申请的专利基于无监督域自适应的目标3D姿态估计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：CN115098944B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-05-23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：202210720132.6，技术领域涉及：G06F30/15；该发明授权基于无监督域自适应的目标3D姿态估计方法是由朱志强;李靓;王建强;杨振祠;牟唐宏;孙瑞;查体博;葛小武设计研发完成，并于2022-06-23向国家知识产权局提交的专利申请。

本基于无监督域自适应的目标3D姿态估计方法在说明书摘要公布了：本发明公开了一种基于无监督域自适应的目标3D姿态估计方法，包括如下步骤：S1，获取航空器三维模型，将合成图像及合成图像对应的姿态标签作为训练数据输入到主干网络中进行模型预训练，得到初始模型；S2，获取真实图像；S3，将真实图像输入初始模型；S4，基于合成图像对应的姿态标签、真实图像对应的伪姿态标签及混合图像对应的姿态标签统计计算得到多尺度姿态原型；S5，利用输入图像及输入图像对应的标签训练初始模型；S6，循环步骤S3‑S5，循环预设次数后，得到优化模型；S7，将真实图像输入至优化模型，得到姿态估计结果。本发明可以实现在标注数据有限的条件下，对跑道区域目标姿态进行精确估计。

本发明授权基于无监督域自适应的目标3D姿态估计方法在权利要求书中公布了：1.一种基于无监督域自适应的目标3D姿态估计方法，其特征在于，包括如下步骤：S1，获取航空器三维模型，将所述航空器三维模型投影到图像上，得到合成图像和合成图像对应的姿态标签；将所述合成图像及合成图像对应的姿态标签作为训练数据输入到主干网络中进行模型预训练，得到初始模型；S2，获取真实图像，设定混合图像包括所述合成图像和所述真实图像；S3，将所述真实图像输入所述初始模型，得到真实图像对应的伪姿态标签；S4，基于所述合成图像对应的姿态标签、所述真实图像对应的伪姿态标签及所述混合图像对应的姿态标签统计计算得到多尺度姿态原型；所述混合图像对应的姿态标签包括所述合成图像对应的姿态标签和所述真实图像对应的伪姿态标签；S5，设定输入图像包括所述合成图像、所述真实图像及所述混合图像；利用所述输入图像及所述输入图像对应的标签训练所述初始模型，得到优化后的初始模型；所述输入图像对应的标签包括所述合成图像对应的姿态标签、所述真实图像对应的伪姿态标签和所述混合图像对应的姿态标签；S6，循环步骤S3-S5，循环预设次数后，得到优化模型；S7，将所述真实图像输入至所述优化模型，得到姿态估计结果；所述步骤S3具体包括：将所述真实图像输入到所述初始模型中，得到真实图像对应的伪姿态标签，对所述伪姿态标签进行特征提取，得到真实图像的特征向量；将所述真实图像的特征向量输入到无序多分类器，得到第一概率密度值；将所述真实图像的特征向量输入到顺序二分类器，得到多尺度表征的概率密度值；基于所述第一概率密度值和所述多尺度表征的概率密度值对所述真实图像对应的伪姿态标签进行筛选，得到清洗后的伪姿态标签。

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