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龍圖騰網獲悉中國礦業大學(北京)申請的專利基于深度學習的攝像機姿態感知系統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：CN116309843B 。

龍圖騰網通過國家知識產權局官網在2025-09-05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：202310301337.5，技術領域涉及：G06T7/73；該發明授權基于深度學習的攝像機姿態感知系統是由劉毅;王文鈳;蔡文浩;陳海峰;王明暉設計研發完成，并于2023-03-27向國家知識產權局提交的專利申請。

本基于深度學習的攝像機姿態感知系統在說明書摘要公布了：本發明提供了一種基于深度學習的攝像機姿態感知系統，運用深度學習方法結合傳感器技術，獲取攝像機實時姿態數據，特別是攝像機運動過程中的姿態數據。所述攝像機姿態感知系統包括：輔助電路、通信網絡、磁力傳感器、攝像機、云臺、數據處理單元以及通信單元；所述攝像機姿態感知系統在使用前進行初始化，通過攝像機采集的環境圖像對孿生的神經網絡進行訓練獲得模型；在系統工作時，數據處理單元通過將攝像機采集的視頻圖像輸入孿生神經網絡模型獲得攝像機的位姿數據。所述攝像機姿態感知系統解決了可轉動式攝像機實時姿態感知問題，具有實時性強、數據準確、易于安裝實施的特點，可在公共安全、工廠、交通、礦山等領域廣泛推廣應用。

本發明授權基于深度學習的攝像機姿態感知系統在權利要求書中公布了：1.基于深度學習的攝像機姿態感知系統，其特征在于：所述攝像機姿態感知系統包括：所述攝像機姿態感知系統包括：輔助電路、磁力傳感器、攝像機、云臺、數據處理單元以及通信單元；所述攝像機被固定安裝在轉動云臺上用于采集圖像；所述磁力傳感器用于確定攝像機靜止時的絕對位姿數據；所述輔助電路用于給各個部分提供電源；所述數據處理單元用于處理攝像機采集的圖像和磁力傳感器采集的磁力數據，獲得實時攝像機絕對姿態數據；所述云臺用于帶動攝像機轉動；所述通信單元負責視頻圖像數據、攝像機姿態數據的發送，以及攝像機設置數據、云臺控制數據的接收； 所述攝像機姿態感知系統在使用前需要進行初始化，初始化過程為： 1通過攝像機采集圖像M1； 2通過磁力傳感器采集磁力數據，處理磁力數據確定M1對應的絕對位姿數據α1、β1；α1、β1分別為用歐拉角表示的水平旋轉角度和垂直旋轉角度； 3云臺帶動攝像機轉動，同步采集圖像Mi和磁力數據，處理磁力數據得到Mi對應的絕對位姿數據αi、βi；αi、βi分別為用歐拉角表示的水平旋轉角度和垂直旋轉角度； 4存儲M1、α1、β1、Mi、αi、βi； 5將α1、β1、αi、βi處理為用四元數表示的絕對位姿數據qi； 6判斷是否采集了設定數量的帶有位姿標簽的數據，如果是則執行初始化過程步驟7，否則繼續執行初始化過程步驟3及其以下步驟； 7數據預處理得到圖像對Mij和相對位姿數據qij； 8存儲Mij和qij作為訓練集； 9數據處理單元加載孿生神經網絡； 10數據處理單元用初始化過程步驟8得到的訓練集訓練孿生神經網絡，獲得具有最優網絡參數的孿生神經網絡模型； 11存儲孿生神經網絡模型； 所述系統工作過程為： 1云臺受控帶動攝像機進行轉動，攝像機同步采集圖像； 2數據處理單元獲取實時攝像機絕對位姿數據； 3通過通信單元輸出攝像機實時絕對攝像機位姿數據； 4判斷攝像機是否轉動完畢處于靜止狀態，如果是則執行系統工作步驟5，否則返回執行系統工作步驟1及其后續步驟； 5根據磁力數據更新攝像機絕對位姿數據； 所述數據處理單元獲取實時攝像機絕對位姿數據過程為： 1采集攝像機采集初始圖像Ma，并裁剪Ma到設定大小； 2采集終止圖像Ma，并裁剪Mb到設定大小； 3將Ma和Mb配對成圖像對Mab； 4將圖像對Mab送入孿生神經網絡模型； 5得到該圖像對的四元數表示的攝像機相對位姿數據qab； 6將得到的qab轉換為歐拉角形式的攝像機相對位姿數據αab、βab；αab為歐拉角形式相對水平旋轉角度，βab為歐拉角形式相對垂直旋轉角度； 7將攝像機相對位姿數據轉換為實時攝像機絕對位姿數據。

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中國礦業大學(北京)，其通訊地址為：100083 北京市海淀區學院路丁11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”。