位姿估计网络训练及定位方法、装置、设备、存储介质

发明专利有效专利

申请号：
CN202011387363.7
IPC分类号：G06T7/70;G06K9/62;G06N3/04
申请日期：
2020-12-01
申请人：
北京航空航天大学

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法律信息

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著录项信息

专利名称	位姿估计网络训练及定位方法、装置、设备、存储介质
申请号	CN202011387363.7	申请日期	2020-12-01
法律状态	实质审查	申报国家	中国
公开/公告日	2021-03-16	公开/公告号	CN112509036A
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;K;9;/;6;2;;;G;0;6;N;3;/;0;4查看分类表>
申请人	北京航空航天大学	申请人地址	北京市海淀区学院路37号北京航空航天大学新主楼D315 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	北京航空航天大学	当前权利人	北京航空航天大学
发明人	李甲;韩轲鑫;赵一凡;谷大鑫;赵沁平
代理机构	北京同立钧成知识产权代理有限公司	代理人	荣甜甜;刘芳

摘要

本发明提供一种位姿估计网络训练及定位方法、装置、设备、存储介质。方法包括：以真实样本图像为基准，对各真实样本图像中的样本对象的目标检测结果进行随机采样，获取各真实样本图像中的样本对象的至少一个随机采样样本图像；基于各真实样本图像中的样本对象的置信度图、在标准坐标系下的坐标图、在相机坐标系下的深度图，以及，样本对象的至少一个随机采样样本图像对位姿估计网络进行训练，得到训练好的位姿估计网络；在网络训练阶段，位姿估计网络用于基于输入的图像，估计所输入的对象的置信度图、所输入的对象在标准坐标系下的坐标图，以及，所输入的对象在相机坐标系下的深度图。本发明提出的方法提高了位姿估计网络的鲁棒性。

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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