[发明专利]一种基于深度学习点云匹配的6DOF物体姿态估计方法在审
| 申请号： | 202011520156.4 | 申请日： | 2020-12-21 |
| 公开（公告）号： | CN112465903A | 公开（公告）日： | 2021-03-09 |
| 发明（设计）人： | 黄舒园;张克勤;杨根科;褚健 | 申请（专利权）人： | 上海交通大学宁波人工智能研究院 |
| 主分类号： | G06T7/70 | 分类号： | G06T7/70;G06T7/30;G06T7/00;G06N3/08 |
| 代理公司： | 上海剑秋知识产权代理有限公司 31382 | 代理人： | 徐浩俊 |
| 地址： | 315000 浙江省*** | 国省代码： | 浙江;33 |
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| 摘要： | 本发明公开了一种基于深度学习点云匹配的6DOF物体姿态估计方法，涉及机器视觉领域，所述方法包括以下步骤：步骤1、根据基于深度学习的物体关键点检测网络模型对待识别图像进行关键点检测，获得所述待识别图像中物体的关键点的像素坐标，并将所述像素坐标转换为图像坐标，用于后续的PNP算法；步骤2、根据所述关键点的3D坐标和图像坐标，求解所述PNP算法得到所述待识别图像中所述物体的一个初始姿态，并用于后续ICP算法配准的初值；步骤3、根据所述待识别图像中所述物体的所述关键点进行物体分割，获得包含所述物体的姿态信息的局部点云，并采用所述ICP算法将所述局部点云与模板点云进行配准，获取所述待识别图像中所述物体的位姿。 | ||
| 搜索关键词： | 一种 基于 深度 学习 匹配 dof 物体 姿态 估计 方法 | ||
【主权项】：
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