[发明专利]基于卷积神经网络的目标位姿测量中训练样本生成方法有效
| 申请号： | 201911385330.6 | 申请日： | 2019-12-28 |
| 公开（公告）号： | CN111160529B | 公开（公告）日： | 2023-06-20 |
| 发明（设计）人： | 杨嘉琛;雷宇田 | 申请（专利权）人： | 天津大学 |
| 主分类号： | G06N3/0464 | 分类号： | G06N3/0464;G06N3/08;G06V10/774;G06V10/82 |
| 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卷积神经网络的目标位姿测量中训练样本生成方法，其特征在于，利用各个维度上独立的运动信息之和来代替六个维度的联合运动信息，通过3Dmax软件模拟实际测量环境，自行制作实际工程所需仿真训练图片，制作仅有单个维度变化信息的图片；将已赋好的目标距离与正对位置偏移值作为训练样本标签，然后将生成的图片进行差和处理和加权叠加，生成六维联合运动变化的图片，从而构成最终的训练集。 | ||
| 搜索关键词： | 基于 卷积 神经网络 目标 测量 训练 样本 生成 方法 | ||
【主权项】：
暂无信息
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