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公开(公告)号：CN113780240B
公开(公告)日：2023-12-26
申请号：CN202111149036.2
申请日：2021-09-29
Applicant: 上海交通大学
Abstract: 一种基于神经网络及旋转特征增强的物体位姿估计方法，构建物体在不同旋转位姿下的先验旋转特征库，针对单目相机采集到的二维视觉图像，通过目标检测得到图像的物体类别、分割区域以及目标的视觉特征；将目标物体的位姿估计解耦为位移参数估计和旋转参数估计，根据图像的物体类别和分割区域，将目标的视觉特征通过位移参数估计后与先验旋转特征库进行匹配实现粗估计，再用目标的视觉特征与对应的先验旋转特征共同估计旋转残差项，实现精细定位。本发明充分利用物体天然蕴含的不同旋转姿态下的特征构建先验旋转特征库，根据输入图像中提取到的视觉特征在特征库中筛选出合适的对应的旋转特征，从粗到细的增强旋转参数估计的鲁棒性、准确性。
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公开(公告)号：CN113780240A
公开(公告)日：2021-12-10
申请号：CN202111149036.2
申请日：2021-09-29
Applicant: 上海交通大学
Abstract: 一种基于神经网络及旋转特征增强的物体位姿估计方法，构建物体在不同旋转位姿下的先验旋转特征库，针对单目相机采集到的二维视觉图像，通过目标检测得到图像的物体类别、分割区域以及目标的视觉特征；将目标物体的位姿估计解耦为位移参数估计和旋转参数估计，根据图像的物体类别和分割区域，将目标的视觉特征通过位移参数估计后与先验旋转特征库进行匹配实现粗估计，再用目标的视觉特征与对应的先验旋转特征共同估计旋转残差项，实现精细定位。本发明充分利用物体天然蕴含的不同旋转姿态下的特征构建先验旋转特征库，根据输入图像中提取到的视觉特征在特征库中筛选出合适的对应的旋转特征，从粗到细的增强旋转参数估计的鲁棒性、准确性。
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