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公开(公告)号：CN113407027A
公开(公告)日：2021-09-17
申请号：CN202110626207.X
申请日：2021-06-04
申请人： 浙江商汤科技开发有限公司 , 山东大学
摘要： 本申请公开了一种位姿获取方法及装置和电子设备、存储介质，其中，位姿获取方法包括：获取拍摄图像中位于搜索线段上的若干采样点；其中，搜索线段经过拍摄图像中目标物体的投影轮廓点，投影轮廓点位于目标物体的投影轮廓；获取采样点的属性信息，以及获取采样点的参考权重；其中，属性信息表示采样点属于目标物体的可能性；基于采样点的属性信息和参考权重，构建目标函数；基于目标函数，得到拍摄图像中目标物体的位姿参数。上述方案，能够提高位姿参数的精度。
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公开(公告)号：CN115984436A
公开(公告)日：2023-04-18
申请号：CN202111204269.8
申请日：2021-10-15
申请人： 浙江商汤科技开发有限公司 , 山东大学
摘要： 本申请公开了一种图像数据处理方法及相关装置、设备和存储介质，图像数据处理方法包括：通过第一处理器为目标物生成与当前图像帧对应的原始参考图，并从原始参考图中提取第一目标区域的像素数据，其中，第一目标区域包含目标物投影至当前图像帧的第一投影区域，原始参考图中各像素点的像素值表示当前图像帧对应像素点与目标物之间的位置相关信息；将第一目标区域的像素数据从第一处理器传输至第二处理器；通过第二处理器基于第一目标区域的像素数据生成与当前图像帧对应的目标参考图，其中，目标参考图用于确定目标物与当前图像帧之间的相对位姿。通过该方法，可以提高图像数据的处理速度。
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公开(公告)号：CN111652901A
公开(公告)日：2020-09-11
申请号：CN202010487051.7
申请日：2020-06-02
申请人： 山东大学
摘要： 本发明涉及一种基于置信度和特征融合的无纹理三维物体跟踪方法,该跟踪方法的过程包括：(1)建立颜色模型；(2)使用集束结构将像素点分为轮廓点和区域点；(3)根据轮廓点的置信度与与区域点的置信度，确定边缘项的权重αi、颜色项的权重βi、以及集束权重ωi；(4)根据所有集束对应总的能量方程，求最优位姿 用对物体的三维模型进行渲染，得到当前帧图像上的物体区域；(5)以此类推，直到跟踪结束。本发明使用集束结构，将轮廓点与区域点重统一到一个能量函数中，解决采样点不统一的问题；对边缘点与区域点分别计算置信度，将其自动归一化，并依据置信度计算各个能量项的权重，解决不同特征误差度量不统一的问题。
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公开(公告)号：CN115984445A
公开(公告)日：2023-04-18
申请号：CN202111204250.3
申请日：2021-10-15
申请人： 浙江商汤科技开发有限公司 , 山东大学
摘要： 本申请公开了一种图像处理方法及相关装置、设备和存储介质，方法包括获取目标物相对于当前图像帧的初始位姿和目标物相对于第一历史图像帧的历史位姿；基于历史位姿调整初始位姿，得到调整位姿，其中，调整位姿与历史位姿间的位姿变化量小于初始位姿与历史位姿间的位姿变化量；基于调整位姿，获得目标物相对于当前图像帧的目标位姿；基于目标物相对于当前图像帧的目标位姿，确定目标物在当前图像帧中的显示位置。通过该方法，可以减少抖动的现象，改善用户体验。
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公开(公告)号：CN113407027B
公开(公告)日：2023-03-03
申请号：CN202110626207.X
申请日：2021-06-04
申请人： 浙江商汤科技开发有限公司 , 山东大学
摘要： 本申请公开了一种位姿获取方法及装置和电子设备、存储介质，其中，位姿获取方法包括：获取拍摄图像中位于搜索线段上的若干采样点；其中，搜索线段经过拍摄图像中目标物体的投影轮廓点，投影轮廓点位于目标物体的投影轮廓；获取采样点的属性信息，以及获取采样点的参考权重；其中，属性信息表示采样点属于目标物体的可能性；基于采样点的属性信息和参考权重，构建目标函数；基于目标函数，得到拍摄图像中目标物体的位姿参数。上述方案，能够提高位姿参数的精度。
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公开(公告)号：CN111652901B
公开(公告)日：2021-03-26
申请号：CN202010487051.7
申请日：2020-06-02
申请人： 山东大学
摘要： 本发明涉及一种基于置信度和特征融合的无纹理三维物体跟踪方法,该跟踪方法的过程包括：(1)建立颜色模型；(2)使用集束结构将像素点分为轮廓点和区域点；(3)根据轮廓点的置信度与与区域点的置信度，确定边缘项的权重αi、颜色项的权重βi、以及集束权重ωi；(4)根据所有集束对应总的能量方程，求最优位姿用对物体的三维模型进行渲染，得到当前帧图像上的物体区域；(5)以此类推，直到跟踪结束。本发明使用集束结构，将轮廓点与区域点重统一到一个能量函数中，解决采样点不统一的问题；对边缘点与区域点分别计算置信度，将其自动归一化，并依据置信度计算各个能量项的权重，解决不同特征误差度量不统一的问题。
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公开(公告)号：CN117011389A
公开(公告)日：2023-11-07
申请号：CN202310604013.9
申请日：2023-05-26
摘要： 本发明涉及一种基于深度数据直接优化的三维跟踪方法，属于三维跟踪技术领域。三维跟踪方法步骤如下：(1)读入相机参数配置文件；(2)初始化相机内参矩阵；(3)给定初始位姿，三维模型和深度图；(4)通过基于深度数据的位姿扰动模型估计下一帧的位姿；(5)重复步骤(4)，继续跟踪。本发明为深度数据引入了扰动模型，无需寻找三维点的对应关系，提高了跟踪精度。
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