[发明专利]物体定位方法、装置、计算机设备及存储介质

权利要求书

1.一种物体定位方法，其特征在于，所述方法包括：

获取通过对待定位的目标物体进行拍摄得到的目标图像；

对所述目标图像中的目标物体进行特征提取，得到每个特征点对应的二维特征；

在词袋中分别查找与每个所述二维特征匹配的目标特征，根据所述目标特征确定相应的特征点对应的三维点坐标，所述词袋是基于标志点进行学习建立的，存储了目标物体中的特征点的二维特征和三维点坐标之间的对应关系；

获取每个特征点在当前相机坐标系中的二维点坐标，根据所述二维点坐标和所述三维点坐标确定所述目标物体相对于当前相机坐标系的位置关系。

2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，在所述在词袋中分别查找与每个所述二维特征匹配的目标特征之前，还包括：建立词袋；所述建立词袋包括以下步骤：

获取通过对标志点和目标物体进行拍摄得到的包含有所述标志点和所述目标物体的多张视频图像；

确定每一视频图像对应的相机坐标系与标志点坐标系之间的转换关系；

根据所述转换关系计算得到每一视频图像对应的相机坐标系与基准坐标系之间的变换关系；

根据所述变换关系将每一视频图像中的目标物体的特征点的坐标转换到基准坐标系，得到每一视频图像中的特征点在所述基准坐标系中的二维坐标；

对所述视频图像中的目标物体进行特征提取，得到每个特征点对应的二维特征；

根据所述每个特征点对应的二维特征和所述每一视频图像中的特征点在所述基准坐标系中的二维坐标对所述目标物体进行三维重建，得到每个特征点进行三维重建后对应的三维点坐标；

将目标物体中的特征点的二维特征和对应的三维点坐标进行关联存储，完成所述词袋的建立。

3.根据权利要求2所述的方法，其特征在于，所述根据所述每个特征点对应的二维特征和所述每一视频图像中的特征点在所述基准坐标系中的二维坐标对所述目标物体进行三维重建，得到每个特征点进行三维重建后对应的三维点坐标，包括：

根据所述特征点的二维特征对不同视频图像中特征点进行匹配，确定不同视频图像中对应的同一特征点，获取不同视频图像中的所述同一特征点在所述基准坐标系中对应的不同的二维坐标；

获取所述相机的内部参数矩阵和不同视频图像对应的相机坐标系之间的变换关系；

根据所述内部参数矩阵、变换关系和所述同一特征点对应的不同的二维坐标对相应的特征点进行三维重建，得到所述特征点在所述基准坐标系下对应的三维点坐标。

4.根据权利要求2所述的方法，其特征在于，所述确定每一视频图像对应的相机坐标系与标志点坐标系之间的转换关系，包括：

获取标志点在所述标志点坐标系中对应的三维点坐标；

对所述视频图像中的标志点进行识别，确定所述标志点在所述相机坐标系中的二维坐标；

根据所述标志点在所述相机坐标系中的二维坐标和在所述标志点坐标系中的三维点坐标计算得到所述相机坐标系与所述标志点坐标系之间的转换关系。

5.根据权利要求2所述的方法，其特征在于，在所述对标志点和目标物体进行拍摄，得到包含有所述标志点和所述目标物体的多张视频图像的步骤之后，还包括：

确定每一视频图像中目标物体对应的分割位置，根据所述分割位置从相应的视频图像中提取出目标物体，当提取出视频图像中的目标物体后，进入对所述视频图像中的目标物体进行特征提取，得到每个特征点对应的二维特征的步骤。

6.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述获取每个特征点在当前相机坐标系中的二维点坐标，根据所述二维点坐标和所述三维点坐标确定所述目标物体相对于当前相机坐标系的位置关系，包括：

将所述三维点坐标转换到目标物体对应的坐标系上，得到目标三维坐标；

根据所述当前相机坐标系中的二维点坐标和所述目标三维坐标计算得到所述目标物体相对于当前相机坐标系的位置关系。