[发明专利]图像定位的方法和装置、存储介质

权利要求书

1.一种图像定位的方法，其特征在于，所述方法包括：

接收第一时刻以及第二时刻的图像；

获取所述第一时刻的图像的绝对位姿以及所述第一时刻的图像和所述第二时刻的图像之间的相对位姿；

根据所述绝对位姿和所述相对位姿，获取所述图像的最终位姿；

所述获取所述图像的最终位姿，包括：

在训练好的融合网络模型中输入所述绝对位姿、所述相对位姿以及所述融合网络模型输出的所述第二时刻的图像的最终位姿；所述融合网络模型包括主干网络、连接于所述主干网络的特征层以及连接于所述特征层的回归网络；所述主干网络包括卷积神经网络和多级的全连接网络；所述回归网络包括多级的全连接网络和非线性激活组合；

获取所述融合网络模型输出的所述图像的最终位姿。

2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述获取所述第一时刻的图像的绝对位姿，包括：

在训练好的绝对定位网络模型中输入所述第一时刻的图像；所述绝对定位网络模型包括主干网络、连接于所述主干网络的特征层以及连接于所述特征层的回归网络；所述主干网络包括卷积神经网络；

获取所述绝对定位网络模型输出的所述第一时刻的图像的绝对位姿。

3.根据权利要求1或2所述的方法，其特征在于，所述获取所述第二时刻的图像的相对位姿，包括：

在训练好的相对定位网络模型中输入所述第一时刻的图像和所述第二时刻的图像；所述相对定位网络模型包括主干网络、连接于所述主干网络的特征层以及连接于所述特征层的回归网络；所述主干网络包括卷积神经网络和长短期记忆网络；

获取所述相对定位网络模型输出的所述图像的相对位姿。

4.一种图像定位的装置，其特征在于，所述装置包括：

接收模块，用于接收第一时刻以及第二时刻的图像；

第一获取模块，用于获取所述第一时刻的图像的绝对位姿以及所述第一时刻的图像和所述第二时刻的图像之间的相对位姿；

第二获取模块，用于根据所述绝对位姿和所述相对位姿，获取所述图像的最终位姿；

所述第二获取模块包括：

第一输入子模块，用于在训练好的融合网络模型中输入所述绝对位姿、所述相对位姿以及所述融合网络模型输出的所述第二时刻的图像的最终位姿；所述融合网络模型包括主干网络、连接于所述主干网络的特征层以及连接于所述特征层的回归网络；所述主干网络包括卷积神经网络和多级的全连接网络；所述回归网络包括多级的全连接网络和非线性激活组合；

第一获取子模块，用于获取所述融合网络模型输出的所述图像的最终位姿。

5.根据权利要求4所述的装置，其特征在于，所述第一获取模块包括：

第二输入子模块，用于在训练好的绝对定位网络模型中输入所述第一时刻的图像；所述绝对定位网络模型包括主干网络、连接于所述主干网络的特征层以及连接于所述特征层的回归网络；所述主干网络包括卷积神经网络；

第二获取子模块，用于获取所述绝对定位网络模型输出的所述第一时刻的图像的绝对位姿。

6.根据权利要求4或5所述的装置，其特征在于，所述第一获取模块还包括：

第三输入子模块，用于在训练好的相对定位网络模型中输入所述第一时刻的图像和所述第二时刻的图像；所述相对定位网络模型包括主干网络、连接于所述主干网络的特征层以及连接于所述特征层的回归网络；所述主干网络包括卷积神经网络和长短期记忆网络；

第三获取子模块，用于获取所述相对定位网络模型输出的所述图像的相对位姿。

7.一种计算机可读存储介质，其上存储有计算机程序，其特征在于，该程序被处理器执行时实现权利要求1至3中任一项所述方法的步骤。

8.一种图像定位的装置，其特征在于，包括：

存储器，其上存储有计算机程序；以及

处理器，用于执行所述存储器中的所述计算机程序，以实现权利要求1至3中任一项所述方法的步骤。