[发明专利]基于改进RANSAC的视觉定位方法有效
| 申请号： | 201910052684.2 | 申请日： | 2019-01-21 |
| 公开（公告）号： | CN109829459B | 公开（公告）日： | 2022-05-17 |
| 发明（设计）人： | 陈文;张毅;李奎;魏新;刘想德 | 申请（专利权）人： | 重庆邮电大学 |
| 主分类号： | G06V10/25 | 分类号： | G06V10/25;G06V10/75;G06K9/62 |
| 代理公司： | 北京同恒源知识产权代理有限公司 11275 | 代理人： | 赵荣之 |
| 地址： | 400065 *** | 国省代码： | 重庆;50 |
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| 摘要： | 本发明涉及一种基于改进RANSAC的视觉定位方法，包含如下步骤：S1将采集的图像数据进行粗匹配，得到数据集D；S2从数据集D中随机抽取n个数据点；S3使用n个数据来估计模型参数，得到模型M；S4根据损失函数更新样本集D的权值，并完成初始样本分组；S5考虑对随机抽取的初始样本进行预判断，对于不满足预判断条件的模型，返回步骤S2重新开始；S6根据损失函数更新样本集D的权值，并完成样本分组更新；S7如果样本集D大于当前记录的最优样本B_D，那么B_D＝D，并记录模型参数；如果迭代次数超过设定阈值k，则退出算法，否则返回重复步骤S2‑S6；S8根据得到模型参数，估计相机三维位姿信息。 | ||
| 搜索关键词： | 基于 改进 ransac 视觉 定位 方法 | ||
【主权项】：
1.一种基于改进RANSAC的视觉定位方法，其特征在于：该方法结合传统ORB算法和RANSAC(Random Sampling Consensus)算法进行特征匹配改进，首先利用特征点距离、角度、旋转一致性的方法进行粗匹配，然后利用高斯函数作为损失函数、权值分类样本的方法进行精匹配。
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