[發明專利]基于圖像的重定位方法、服務器及存儲介質

在審

• 申請號: 201711368117.5
• 申請日: 2017-12-18
• 公開（公告）號: CN108053447A
• 公開（公告）日: 2018-05-18
• 發明（設計）人: 羅雁天;陳偉聰
• 申請（專利權）人: 納恩博（北京）科技有限公司
• 主分類號: G06T7/73
• 分類號: G06T7/73;G06T7/13;G06K9/46;G06K9/62
• 代理公司: 北京派特恩知識產權代理有限公司 11270
• 代理人: 崔曉嵐;張穎玲

1.一種基于圖像的重定位方法，其特征在于，所述方法包括：

獲取待處理圖像；

獲取待處理圖像的顯著性區域；

基于所述顯著性區域，對所述待處理圖像進行圖像特征的提取；

基于所提取的所述待處理圖像的圖像特征，確定機器人設備所處的位置信息。

2.根據權利要求1所述的基于圖像的重定位方法，其特征在于，所述獲取待處理圖像的顯著性區域，包括：

獲取所述待處理圖像的特征圖；

對所述待處理圖像的特征圖進行卷積運算；

對經過卷積運算的特征圖進行分類回歸處理，得到所述待處理圖像的顯著性區域。

3.根據權利要求1所述的基于圖像的重定位方法，其特征在于，所述獲取待處理圖像的顯著性區域，包括：

確定針對所述待處理圖像的至少一個候選區域；

確定各個候選區域的邊組的權重，所述邊組為位于所述候選區域中的至少兩個像素點各自所在邊的集合；

基于各個候選區域中至少一個邊組的權重，得到針對各個候選區域的排序集，所述排序集為各個候選區域基于各自的至少一個邊組的權重得到的分數的集合；

確定排序集中滿足預定條件的候選區域為所述顯著性區域。

4.根據權利要求1至3任一項所述的基于圖像的重定位方法，其特征在于，所述基于顯著性區域，對所述待處理圖像進行圖像特征的提取，包括：

將確定有顯著性區域的所述待處理圖像進行神經網絡模型的運算，所述神經網絡模型包括至少一個中間層；

觸發所述至少一個中間層中位置靠后的中間層進行圖像數據的輸出；

確定所述圖像數據的輸出為所述待處理圖像的圖像特征。

5.根據權利要求4所述的基于圖像的重定位方法，其特征在于，所述基于所提取的所述待處理圖像的圖像特征，確定機器人設備所處的位置信息，包括：

將所提取的所述待處理圖像與數據庫中的圖像逐一進行圖像特征相似度的匹配；

確定目標圖像，所述目標圖像為數據庫中的與所述待處理圖像的圖像特征的相似度高于閾值的圖像；

確定目標圖像的拍攝位置；

確定目標圖像的拍攝位置為所述機器人設備所處的位置。

6.根據權利要求1所述的基于圖像的重定位方法，其特征在于，所述方法還包括：

發送所述位置信息。

7.一種服務器，其特征在于，所述服務器包括：

存儲器，用于存儲有可執行指令；

處理器，用于在運行所述可執行指令時實現以下操作：

獲取待處理圖像；

獲取待處理圖像的顯著性區域；

基于所述顯著性區域，對所述待處理圖像進行圖像特征的提取；

基于所提取的所述待處理圖像的圖像特征，確定機器人設備所處的位置信息。

8.根據權利要求7所述的服務器，其特征在于，所述處理器，用于在運行所述可執行指令時還實現以下操作：

獲取所述待處理圖像的特征圖；

對所述待處理圖像的特征圖進行卷積運算；

對經過卷積運算的特征圖進行分類回歸處理，得到所述待處理圖像的顯著性區域。

9.根據權利要求7所述的服務器，其特征在于，所述處理器，用于在運行所述可執行指令時還實現以下操作：

確定針對所述待處理圖像的至少一個候選區域；

確定各個候選區域的邊組的權重，所述邊組為位于所述候選區域中的至少兩個像素點各自所在邊的集合；

基于各個候選區域中至少一個邊組的權重，得到針對各個候選區域的排序集，所述排序集為各個候選區域基于各自的至少一個邊組的權重得到的分數的集合；

確定排序集中滿足預定條件的候選區域為所述顯著性區域。