[发明专利]一种三维姿态估计方法、装置、设备和计算机存储介质

权利要求书

1.一种三维姿态估计方法，其特征在于，该方法包括：

获取图像中对象的二维姿态信息以及所述对象的三维尺寸信息；

依据所述对象的三维尺寸信息，确定所述对象的关键点在对象坐标系中的坐标；

依据所述对象的关键点在对象坐标系中的坐标与所述对象的二维姿态信息的几何关系，确定相机坐标系与所述对象坐标系之间的转换关系；其中，

所述图像中对象的二维姿态信息包括：所述图像中能够包围所述对象的最小二维矩形框；

该方法进一步包括：获取所述对象绕相机坐标系旋转的角度yaw；

所述转换关系包括所述对象坐标系到相机坐标系的位置平移向量t，所述依据所述对象的关键点在对象坐标系中的坐标与所述对象的二维姿态信息的几何关系，确定相机坐标系与所述对象坐标系之间的转换关系，包括：

依据所述yaw，确定所述对象坐标系到相机坐标系的旋转矩阵R；

依据所述最小二维矩形框与落在所述最小二维矩形框的所述对象的关键点之间的坐标关系以及所述R，确定所述对象坐标系到相机坐标系的位置平移向量t；

获取至少一个所述t；根据所述最小二维矩形框和每个所述t对应的包含对象各顶点的最小二维矩形框之间的Jarcard系数，确定最终的t；

依据所述最小二维矩形框与落在所述最小二维矩形框的所述对象的关键点之间的坐标关系以及所述R，确定所述对象坐标系到相机坐标系的位置平移向量t，包括：

针对所述最小二维矩形框的各边，利用所述R和相机内部参数构建4组方程，每组方程反映落在所述最小二维矩形框的关键点与二维矩形框的位置关系；

利用最小二乘法求解所述4组方程，确定所述t。

2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，该方法还包括：

依据所述对象的关键点在对象坐标系中的坐标以及所述转换关系，确定所述对象的关键点在相机坐标系中的坐标。

3.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述图像中对象的二维姿态信息以及所述对象的三维尺寸信息基于深度学习方法获取。

4.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述图像中对象的二维姿态信息包括：所述对象的关键点在所述图像上的投影坐标。

5.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，

该方法进一步包括：基于深度学习方法获取所述对象绕相机坐标系旋转的角度yaw。

6.根据权利要求1、2、或4所述的方法，其特征在于，所述关键点包括：包围所述对象的最小三维矩形框的顶点。

7.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述对象包括：障碍物。