[发明专利]基于全连接网络的姿态测量方法在审
| 申请号： | 201910153590.4 | 申请日： | 2019-02-28 |
| 公开（公告）号： | CN109934872A | 公开（公告）日： | 2019-06-25 |
| 发明（设计）人： | 杨嘉琛;奚萌 | 申请（专利权）人： | 天津大学 |
| 主分类号： | G06T7/73 | 分类号： | G06T7/73;G06T7/60;G06T17/00 |
| 代理公司： | 天津市北洋有限责任专利代理事务所 12201 | 代理人： | 程毓英 |
| 地址： | 300072*** | 国省代码： | 天津;12 |
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| 摘要： | 本发明涉及一种基于全连接网络的姿态测量方法，包括：构建仿真模型：利用3Dmax软件制作目标的3D模型；基于分布在不同位置和不同尺寸的8个矩形图标，制作靶标图像，将靶标图像附于3D模型前端；第二步：制作训练集：利用3Dmax软件的脚本系统批量制作训练集；将收集好的训练集进行格式转换，使之符合神经网络输入层的数据格式，全连接网络中输入的是利用3Dmax仿真软件制作的符合要求的图片样本，样本标签是三个姿态角的改变量；搭建训练网络，训练网络将基于Keras神经网络框架。 | ||
| 搜索关键词： | 连接网络 训练集 靶标图像 训练网络 姿态测量 制作 神经网络输入层 仿真模型 仿真软件 格式转换 脚本系统 矩形图标 批量制作 软件制作 神经网络 数据格式 图片样本 改变量 姿态角 构建 样本 标签 | ||
【主权项】：
1.一种基于全连接网络的姿态测量方法，包括下列的步骤：第一步：构建仿真模型：利用3Dmax软件制作目标的3D模型；基于分布在不同位置和不同尺寸的8个矩形图标，制作靶标图像，将靶标图像附于3D模型前端。第二步：制作训练集：利用3Dmax软件的脚本系统批量制作训练集，将目标滚转角，俯仰角，旋转角将在±0.2度之间，以0.01度为步幅进行样本取材，获得图片样本，制作有标注的训练样本；第三步：将收集好的训练集进行格式转换，使之符合神经网络输入层的数据格式，全连接网络中输入的是利用3Dmax仿真软件制作的符合要求的图片样本，样本标签是三个姿态角的改变量；第四步：搭建训练网络，训练网络将基于Keras神经网络框架：首先对输入的图片进行预处理，然后对靶标图片的进行边缘提取，在边缘提取得到的图片中计算质心，将每个矩形图标的质心输入全连接网络中进行训练；第五步：基于Keras神经网络框架，进行测试程序构建。
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