[发明专利]一种基于深度学习的堆叠物体6D位姿估计方法和装置有效
| 申请号： | 202010022949.7 | 申请日： | 2020-01-09 |
| 公开（公告）号： | CN111259934B | 公开（公告）日： | 2023-04-07 |
| 发明（设计）人： | 刘厚德;刘思成;朱晓俊;梁斌;王学谦;高学海 | 申请（专利权）人： | 清华大学深圳国际研究生院 |
| 主分类号： | G06V10/774 | 分类号： | G06V10/774;G06V10/762;G06T7/50;G06T7/73 |
| 代理公司： | 深圳新创友知识产权代理有限公司 44223 | 代理人： | 王震宇 |
| 地址： | 518055 广东省深圳市*** | 国省代码： | 广东;44 |
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| 摘要： | 一种基于深度学习的堆叠物体6D位姿估计方法和装置，该方法包括：将场景深度信息的点云输入到点云深度学习网络中，提取点云特征；将点云特征通过多层感知机，学习回归所属物体的语义信息、场景的前景和背景以及所属物体的3D平移信息，回归得到种子点；在种子点中随机采样K个点，K大于待估计物体个数，以这K个点为中心点对种子点进行归类；将每一类点的特征通过多层感知机，预测物体的3D平移、3D旋转以及6D位姿置信度；根据预测的6D位姿和6D位姿置信度，使用非极大值抑制NMS的方法得到最终的场景物体位姿。该方法端到端地实现了堆叠场景位姿精确估计，输入为场景点云，直接输出场景中各物体的位姿，能够很好地处理堆叠物体的遮挡问题。 | ||
| 搜索关键词： | 一种 基于 深度 学习 堆叠 物体 估计 方法 装置 | ||
【主权项】：
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