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公开(公告)号：CN110411476B
公开(公告)日：2021-03-23
申请号：CN201910687659.1
申请日：2019-07-29
申请人： 视辰信息科技(上海)有限公司
摘要： 本发明实施例提供了一种视觉惯性里程计标定适配及评价方法和系统，其中所述方法包括在视觉惯性里程计中对获取到的相机与IMU的联合参数进行优化，当所述相机与IMU的联合参数趋于稳定后停止优化，得到所述相机与IMU的联合参数的优化值，并将所述相机与IMU的联合参数优化值设为所述视觉惯性里程计中的初值；对优化后的视觉惯性里程计进行测试评价，如果通过所述测试，则完成对所述视觉惯性里程计的标定。本发明实施例提供的方法和系统能完整地对视觉惯性里程计使用的参数进行适配以及进行误差评价反馈优化。
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公开(公告)号：CN110411476A
公开(公告)日：2019-11-05
申请号：CN201910687659.1
申请日：2019-07-29
申请人： 视辰信息科技(上海)有限公司
摘要： 本发明实施例提供了一种视觉惯性里程计标定适配及评价方法和系统，其中所述方法包括在视觉惯性里程计中对获取到的相机与IMU的联合参数进行优化，当所述相机与IMU的联合参数趋于稳定后停止优化，得到所述相机与IMU的联合参数的优化值，并将所述相机与IMU的联合参数优化值设为所述视觉惯性里程计中的初值；对优化后的视觉惯性里程计进行测试评价，如果通过所述测试，则完成对所述视觉惯性里程计的标定。本发明实施例提供的方法和系统能完整地对视觉惯性里程计使用的参数进行适配以及进行误差评价反馈优化。
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公开(公告)号：CN109934847A
公开(公告)日：2019-06-25
申请号：CN201910168783.7
申请日：2019-03-06
申请人： 视辰信息科技(上海)有限公司
摘要： 本发明提供一种弱纹理三维物体姿态估计的方法和装置，其方法包括：导入三维物体模型，根据目标背景图像、三维物体模型和对应姿态，将所述三维物体模型渲染为平面图像，进行深度神经网络训练；利用训练完成的检测模型文件对输入的平面图像进行物体检测识别和姿态估计，并对估计出的物体姿态调优。本发明利用深度神经网络模型，对物体的位姿进行实时估计，从而提高了弱纹理三维物体检测识别和姿态估计的精度和鲁棒性。
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公开(公告)号：CN109934847B
公开(公告)日：2020-05-22
申请号：CN201910168783.7
申请日：2019-03-06
申请人： 视辰信息科技(上海)有限公司
摘要： 本发明提供一种弱纹理三维物体姿态估计的方法和装置，其方法包括：导入三维物体模型，根据目标背景图像、三维物体模型和对应姿态，将所述三维物体模型渲染为平面图像，进行深度神经网络训练；利用训练完成的检测模型文件对输入的平面图像进行物体检测识别和姿态估计，并对估计出的物体姿态调优。本发明利用深度神经网络模型，对物体的位姿进行实时估计，从而提高了弱纹理三维物体检测识别和姿态估计的精度和鲁棒性。
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