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龍圖騰網恭喜成都民航空管科技發展有限公司;中國民用航空總局第二研究所申請的專利基于無監督域自適應的目標3D姿態估計方法獲國家發明授權專利權，本發明授權專利權由國家知識產權局授予，授權公告號為：CN115098944B 。

龍圖騰網通過國家知識產權局官網在2025-05-23發布的發明授權授權公告中獲悉：該發明授權的專利申請號/專利號為：202210720132.6，技術領域涉及：G06F30/15；該發明授權基于無監督域自適應的目標3D姿態估計方法是由朱志強;李靚;王建強;楊振祠;牟唐宏;孫瑞;查體博;葛小武設計研發完成，并于2022-06-23向國家知識產權局提交的專利申請。

本基于無監督域自適應的目標3D姿態估計方法在說明書摘要公布了：本發明公開了一種基于無監督域自適應的目標3D姿態估計方法，包括如下步驟：S1，獲取航空器三維模型，將合成圖像及合成圖像對應的姿態標簽作為訓練數據輸入到主干網絡中進行模型預訓練，得到初始模型；S2，獲取真實圖像；S3，將真實圖像輸入初始模型；S4，基于合成圖像對應的姿態標簽、真實圖像對應的偽姿態標簽及混合圖像對應的姿態標簽統計計算得到多尺度姿態原型；S5，利用輸入圖像及輸入圖像對應的標簽訓練初始模型；S6，循環步驟S3?S5，循環預設次數后，得到優化模型；S7，將真實圖像輸入至優化模型，得到姿態估計結果。本發明可以實現在標注數據有限的條件下，對跑道區域目標姿態進行精確估計。

本發明授權基于無監督域自適應的目標3D姿態估計方法在權利要求書中公布了：1.一種基于無監督域自適應的目標3D姿態估計方法，其特征在于，包括如下步驟：S1，獲取航空器三維模型，將所述航空器三維模型投影到圖像上，得到合成圖像和合成圖像對應的姿態標簽；將所述合成圖像及合成圖像對應的姿態標簽作為訓練數據輸入到主干網絡中進行模型預訓練，得到初始模型；S2，獲取真實圖像，設定混合圖像包括所述合成圖像和所述真實圖像；S3，將所述真實圖像輸入所述初始模型，得到真實圖像對應的偽姿態標簽；S4，基于所述合成圖像對應的姿態標簽、所述真實圖像對應的偽姿態標簽及所述混合圖像對應的姿態標簽統計計算得到多尺度姿態原型；所述混合圖像對應的姿態標簽包括所述合成圖像對應的姿態標簽和所述真實圖像對應的偽姿態標簽；S5，設定輸入圖像包括所述合成圖像、所述真實圖像及所述混合圖像；利用所述輸入圖像及所述輸入圖像對應的標簽訓練所述初始模型，得到優化后的初始模型；所述輸入圖像對應的標簽包括所述合成圖像對應的姿態標簽、所述真實圖像對應的偽姿態標簽和所述混合圖像對應的姿態標簽；S6，循環步驟S3-S5，循環預設次數后，得到優化模型；S7，將所述真實圖像輸入至所述優化模型，得到姿態估計結果；所述步驟S3具體包括：將所述真實圖像輸入到所述初始模型中，得到真實圖像對應的偽姿態標簽，對所述偽姿態標簽進行特征提取，得到真實圖像的特征向量；將所述真實圖像的特征向量輸入到無序多分類器，得到第一概率密度值；將所述真實圖像的特征向量輸入到順序二分類器，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對所述真實圖像對應的偽姿態標簽進行篩選，得到清洗后的偽姿態標簽。

如需購買、轉讓、實施、許可或投資類似專利技術，可聯系本專利的申請人或專利權人成都民航空管科技發展有限公司;中國民用航空總局第二研究所，其通訊地址為：610041 四川省成都市二環路南二段17號；或者聯系龍圖騰網官方客服，聯系龍圖騰網可撥打電話0551-65771310或微信搜索“龍圖騰網”。