一种基于IMU与单目图像的运动场景重构无监督方法

发明专利有效专利

申请号：
CN202010395642.1
IPC分类号：G06T7/73
申请日期：
2020-05-12
申请人：
中国人民解放军国防科技大学

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著录项信息

专利名称	一种基于IMU与单目图像的运动场景重构无监督方法
申请号	CN202010395642.1	申请日期	2020-05-12
法律状态	授权	申报国家	中国
公开/公告日	2020-06-19	公开/公告号	CN111311685A
优先权	暂无	优先权号	暂无
主分类号	G06T7/73 ? IPC结构图谱： G 物理 G0 仪器 G06 计算；推算；计数 G06T 一般的图像数据处理或产生〔6，2006.01〕 G06T7/00 图像分析〔6，2006.01，2017.01〕 G06T7/70 确定物体或摄像机的姿态、方向（摄像机校准G06T 7/80）〔2017.01〕 G06T7/73 使用基于特征的方法〔2017.01〕	IPC分类号	G;0;6;T;7;/;7;3查看分类表>
申请人	中国人民解放军国防科技大学	申请人地址	湖南省长沙市开福区德雅路109号变更专利地址、主体等相关变化，请及时变更，防止失效
权利人	中国人民解放军国防科技大学	当前权利人	中国人民解放军国防科技大学
发明人	张礼廉;屈豪;胡小平;何晓峰;潘献飞;范晨;毛军;韩国良
代理机构	长沙国科天河知识产权代理有限公司	代理人	董惠文

摘要

本申请涉及一种基于IMU/单目图像的运动场景重构无监督方法。所述方法包括：根据视觉位姿预测网络，得到两帧图像之间的视觉相对位姿估计值，根据惯导信息位姿估计网络，得到两帧图像之间的惯导相对位姿估计值，根据视觉相对位姿估计值和所述惯导相对位姿估计值，得到两帧图像之间的相对位姿估计值，根据深度预测网络，得到原始图像的深度估计值，根据前后两帧图像之间相对位姿估计值与深度估计值的转换关系，构建用于网络训练的损失函数，根据损失函数，对视觉位姿预测网络、惯导信息位姿估计网络以及深度预测网络进行训练，利用训练完成后各个网络的输出来重构运动场景。采用本方法能够提高在特定场景下运动场景重构的准确率。

序号	公开(公告)号	公开(公告)日	申请日	专利名称	申请人
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