基于跨模态对比学习的多模态引流线夹位姿估计方法、系统、设备及介质

本发明公开了基于跨模态对比学习的多模态引流线夹位姿估计方法、系统、设备及介质，属于电力作业技术领域，包括：获取RGB图像和点云数据并预处理生成空间对齐的数据对；分别通过图像和点云特征提取网络获取图像语义特征、点云几何特征和实例特征；将图像语义特征和点云几何特征映射至统一嵌入空间；通过对比学习机制进行模态内和模态间特征对齐，生成跨模态融合特征；基于点云实例特征和跨模态融合特征进行实例分割；提取边界点对特征与模板匹配，通过投票生成候选位姿；迭代优化输出六自由度位姿信息。本发明提升了在强光反射、结构遮挡等恶劣条件下的位姿估计精度和鲁棒性，降低了对大量标注数据的依赖，实现了高精度实时位姿估计。