[发明专利]利用3D语义地图进行深度定位和分段的系统和方法有效
| 申请号： | 201880031348.3 | 申请日： | 2018-02-09 |
| 公开（公告）号： | CN110622213B | 公开（公告）日： | 2022-11-15 |
| 发明（设计）人： | 王鹏;杨睿刚;曹彬彬;徐伟 | 申请（专利权）人： | 百度时代网络技术（北京）有限公司;百度（美国）有限责任公司 |
| 主分类号： | G06T7/10 | 分类号： | G06T7/10 |
| 代理公司： | 北京英赛嘉华知识产权代理有限责任公司 11204 | 代理人： | 马晓亚;王艳春 |
| 地址： | 100080 北京市海淀区东*** | 国省代码： | 北京;11 |
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| 摘要： | 本发明提出了基于深度学习的系统和方法，用于融合诸如相机图像、运动传感器(GPS/IMU)和3D语义地图的传感器数据，以实现对诸如机器人导航和增强现实的应用有用的相机定位和场景解析的鲁棒性、实时性能和精度。在实施例中，统一的框架通过在训练和测试中联合使用相机姿态和场景语义来实现这一点。为了评估所呈现的方法和系统，实施例使用新颖的数据集，该数据集是从真实场景创建的，并且包括密集的3D语义标记点云、从高精度运动传感器获得的参考相机姿态以及视频相机图像的像素级语义标签。实验结果表明，所提出的系统和方法对相机姿态和场景语义都是互利的。 | ||
| 搜索关键词： | 利用 语义 地图 进行 深度 定位 分段 系统 方法 | ||
【主权项】：
1.一种使用网络执行联合场景解析和相机姿态估计的方法，所述方法包括：/n接收语义地图数据、与所述相机相关联的图像数据以及包括粗略相机姿态的传感器数据；/n通过使用所述粗略相机姿态和相机固有参数创建第一语义标签地图；/n将所述图像数据和所述第一语义标签地图提供给第一姿态网络，以获得校正的相机姿态；以及/n将所述图像数据输入至分段网络中，以生成与所输入的图像相关联的二维解析。/n
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