[發(fā)明專利]端到端的視覺定位方法及系統(tǒng)在審
| 申請?zhí)枺?/td> | 202011154636.3 | 申請日: | 2020-10-26 |
| 公開(公告)號: | CN112308911A | 公開(公告)日: | 2021-02-02 |
| 發(fā)明(設計)人: | 高偉;萬一鳴;吳毅紅 | 申請(專利權)人: | 中國科學院自動化研究所 |
| 主分類號: | G06T7/70 | 分類號: | G06T7/70;G06T11/00 |
| 代理公司: | 北京市恒有知識產權代理事務所(普通合伙) 11576 | 代理人: | 郭文浩;尹文會 |
| 地址: | 100190 *** | 國省代碼: | 北京;11 |
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| 摘要: | |||
| 搜索關鍵詞: | 端到端 視覺 定位 方法 系統(tǒng) | ||
1.一種端到端的視覺定位方法,其特征在于,所述視覺定位方法包括:
獲取訓練數(shù)據集,所述訓練數(shù)據集包括多幀連續(xù)源圖像;
根據各連續(xù)源圖像,建立位姿回歸網絡模型;
其中,所述根據各連續(xù)源圖像,建立位姿回歸網絡模型,具體包括:
針對每一源圖像,基于深度卷積神經網絡,根據所述源圖像預測對應的深度圖;
根據相機內部參數(shù)及所述深度圖,通過反向投影方法,確定所述源圖像的合成圖像;
根據各源圖像及對應的合成圖像,確定位姿回歸網絡模型;
基于所述位姿回歸網絡模型,根據待測圖像,得到待測圖像的絕對位姿。
2.根據權利要求1所述的端到端的視覺定位方法,其特征在于,所述相機內部參數(shù)包括:焦距和光心;
所述根據相機內部參數(shù)及所述深度圖,通過反向投影方法,確定所述源圖像的合成圖像,具體包括:
通過焦距、光心及深度圖將所述源圖像Is上的像素點p=(u,v)T投影到三維空間,得到在相機坐標系下的3D點P:
其中,P=(X,Y,Z)T,fx、fy分別表示相機的焦距,cx、cy分別表示相機的光心;
根據所述源圖像Is的位姿真值Ts及相對位姿ΔT,確定位姿更新值Tt:
Tt=TsΔT;
根據所述位姿更新值Tt,將3D點P轉換到全局坐標系下得到點Pg:
Pg=Tt-1P;
根據點Pg,通過反向投影方法,確定所述源圖像的合成圖像。
3.根據權利要求2所述的端到端的視覺定位方法,其特征在于,所述根據點Pg,通過反向投影方法,確定所述源圖像的合成圖像,具體包括:
將點Pg重新投影到圖像平面,確定點Pg的對應位置;
將3D點P的像素值填充到所述點Pg的對應位置,確定新視角下的圖像,所述新視角下的圖像為所述源圖像的合成圖像。
4.根據權利要求3所述的端到端的視覺定位方法,其特征在于,根據以下公式確定所述源圖像的合成圖像:
其中,(u′,v′)表示所述合成圖像的像素點坐標,fx、fy分別表示相機的焦距,cx、cy分別表示相機的光心;(X′,Y′,Z′)表示將3D點P的像素值填充到所述點Pg的對應位置后的位置坐標。
5.根據權利要求3所述的端到端的視覺定位方法,其特征在于,所述3D點P的像素值通過可微分的雙線性插值的方法確定。
6.根據權利要求1所述的端到端的視覺定位方法,其特征在于,所述根據各源圖像及對應的合成圖像,確定位姿回歸網絡模型,具體包括:
根據各源圖像及對應的合成圖像,采用預訓練ResNet,確定位姿回歸網絡模型,所述位姿回歸網絡模型用于確定圖像的絕對位姿p=[x,q],x∈R3表示位置,q∈R4表示姿態(tài)。
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