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[发明专利]一种基于循环迭代优化的姿态估计方法和装置-CN202310284524.7在审
发明人：邓小明;程坚;曲文天;张寅达;崔兆鹏;马翠霞;王宏安 -专利权人：中国科学院软件研究所
申请日： 2023-03-22 - 公布日： 2023-07-18 - 主分类号： G06T7/73 文献下载
摘要：本发明提供一种基于循环迭代优化的姿态估计方法和装置。该方法构建循环迭代网络，在每次循环迭代的每个阶段利用通过姿态得到的变换矩阵将点云进行对齐，然后计算对齐后点云的关节位置；在下次迭代的第一阶段利用当前迭代第三阶段得到的变换矩阵，用于将点云进行对齐；在第二阶段预测关节过程中加入循环姿势估计模块，利用LSTM模块保存当前迭代过程中的记忆单元和隐藏状态，并可将记忆单元和隐藏状态传递到下次迭代的LSTM模块中以提升预测的准确性；训练多次迭代的循环迭代网络，利用训练完成的循环迭代网络预测对象的关键点位置。本发明可以明显提高姿态估计的精度，具有自动化程度高、精度高和速度快的优点，可满足专业的或者大众化的应用需求。
一种基于循环优化姿态估计方法装置

[发明专利]一种基于深度图像的三维外形恢复和姿态估计方法和装置-CN202010332318.5有效
发明人：邓小明;朱玉影;曲文天;马翠霞;王宏安 -专利权人：中国科学院软件研究所
申请日： 2020-04-24 - 公布日： 2022-11-15 - 主分类号： G06V40/16 文献下载
摘要：本发明提出一种基于深度图像的三维外形恢复和姿态估计方法和装置，采用基于点云的级联深度学习网络，实时高精度地恢复三维外形以及三维关节点坐标。本发明提出参数化模型层，基于预定义的参数化模型，通过神经网络恢复模型参数恢复三维外形和对应关节点坐标。本发明提出关节自适应调整子网络，解绑三维外形与关节点之间的内在关系，自适应学习三维外形和不同骨架标注的关节点坐标的关系。同时现有数据集缺乏三维外形标注，因此本发明提出Chamfer损失提供三维外形的弱监督。经过实际使用验证，本发明具有自动化程度高、精度高和实时性的优点，可满足专业的或者大众化的应用需求。
一种基于深度图像三维外形恢复姿态估计方法装置