基于深度学习的全景相机姿态估计方法

发明专利有效专利

申请号：
CN201810658881.4
IPC分类号：G06T7/70;G06T3/00;G06T3/60
申请日期：
2018-06-25
申请人：
北京大学

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著录项信息

专利名称	基于深度学习的全景相机姿态估计方法
申请号	CN201810658881.4	申请日期	2018-06-25
法律状态	授权	申报国家	中国
公开/公告日	2018-12-18	公开/公告号	CN109035327A
优先权	暂无	优先权号	暂无
主分类号	G06T7/70 ? 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〕	IPC分类号	G;0;6;T;7;/;7;0;;;G;0;6;T;3;/;0;0;;;G;0;6;T;3;/;6;0查看分类表>
申请人	北京大学	申请人地址	北京市海淀区颐和园路5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	北京大学	当前权利人	北京大学
发明人	英向华;张单枫;石永杰;佟新;文敬司;查红彬
代理机构	北京万象新悦知识产权代理有限公司	代理人	黄凤茹

摘要

本发明公布了一种基于深度学习的全景相机姿态估计方法，基于深度卷积网络和消失点，对全景相机的三维朝向进行估计，只需给定单张全景图片即能较快地估计得到相机相对于世界的旋转矩阵；包括：图像数据采集、图像数据处理、建立用于全景相机姿态估计的新的网络结构PanoNet、训练PanoNet并预测估计全景相机姿态。本发明使用单张全景图片，能够在有遮挡，有空洞，弱纹理等场景下，估计全景相机相对于世界坐标系的旋转。方法的鲁棒性高。

序号	公开(公告)号	公开(公告)日	申请日	专利名称	申请人
该专利没有引用任何外部专利数据！

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该专利没有被任何外部专利所引用！

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