[发明专利]设备定位方法、装置、电子设备及非易失性存储介质

权利要求书

1.一种设备定位方法，其特征在于，包括：

通过第一目标图像和第二目标图像，确定所述第一目标图像和所述第二目标图像之间的第一特征，其中，所述第一特征为体现所述第一目标图像和所述第二目标图像之间的差异部分的特征，所述第一目标图像和所述第二目标图像为目标设备在目标生理通道中采集的图像；

通过所述第一特征，所述第一目标图像和所述第二目标图像，确定所述第一目标图像和所述第二目标图像之间的第二特征，其中，所述第二特征为体现所述第一目标图像和所述第二目标图像之间的相同部分的特征；

通过所述第二特征确定目标匹配点对，其中，所述目标匹配点对中包括第一像素点和第二像素点，所述第一像素点位于所述第一目标图像中，所述第二像素点位于所述第二目标图像中，所述目标匹配点对用于确定所述目标设备在采集所述第一目标图像和在采集所述第二目标图像时的位姿差异信息，所述位姿差异信息用于确定所述目标设备在所述目标生理通道中的位姿信息。

2.根据权利要求1所述的设备定位方法，其特征在于，所述通过第一目标图像和第二目标图像，确定所述第一目标图像和所述第二目标图像之间的第一特征的步骤包括：

将所述第一目标图像和所述第二目标图像输入至光流差分学习网络中，并获取所述光流差分学习网络输出的光流差分图像；

将所述光流差分图像输入至差异像素学习网络中，并获取所述差异像素学习网络输出的所述第一特征，其中，所述第一特征包括所述第一目标图像和所述第二目标图像之间的差异部分的形状特征和细节特征。

3.根据权利要求1所述的设备定位方法，其特征在于，所述确定所述第一目标图像和所述第二目标图像之间的第二特征的步骤包括：

叠加所述第一目标图像和所述第二目标图像，得到第三目标图像；

将所述第三目标图像输入到目标神经网络中，获取所述目标神经网络输出的第三特征，其中，所述第三特征为所述第一目标图像和所述第二目标图像之间的特征联合表示；

通过所述第一特征和所述第三特征，确定所述第二特征，其中，所述第二特征包括所述第一目标图像和所述第二目标图像之间的相同部分的形状特征和细节特征。

4.根据权利要求3所述的设备定位方法，其特征在于，所述通过所述第一特征和所述第三特征，确定所述第二特征的步骤包括：

将所述第一特征输入注意力网络，获得由所述注意力网络输出的目标权重，所述目标权重用于表征所述第一特征对应的各个像素点的重要程度；

根据所述目标权重和所述第三特征确定所述第二特征。

5.根据权利要求4所述的设备定位方法，其特征在于，所述根据所述目标权重和所述第三特征确定所述第二特征的步骤包括：

确定所述目标权重和所述第三特征计算得到的第二运算结果，所述第二运算结果用于突出所述第三特征中与所述差异部分的特征对应的特征信息；

确定所述第三特征和所述第二运算结果之间的差分运算结果为所述第二特征。

6.根据权利要求1所述的设备定位方法，其特征在于，所述通过所述第二特征确定目标匹配点对的步骤包括：

将所述第二特征和像素网格输入至匹配点学习网络中，并获取所述匹配点学习网络输出的备选匹配点对的位置信息和匹配程度，所述像素网络匹配于所述第一目标图像和/或所述第二目标图像；

依据所述匹配程度，从所述备选匹配点对中确定所述目标匹配点对。

7.根据权利要求1所述的设备定位方法，其特征在于，所述通过所述第二特征确定目标匹配点对的步骤之后，所述设备定位方法还包括：

依据所述位姿差异信息，以及所述目标设备在采集所述第一目标图像时的第一位姿信息，确定所述目标设备在采集所述第二目标图像时的第二位姿信息，其中，所述第一位姿信息和所述第二位姿信息为所述目标设备在所述目标生理通道中的位姿信息。

8.根据权利要求1-7中任意一项所述的设备定位方法，其特征在于，所述第一目标图像和所述第二目标图像为所述目标设备连续采集的尺寸相同的所述目标生理通道的图像。