[发明专利]一种基于几何一致性约束的三维目标识别方法及系统

说明书

本发明公开了一种基于几何一致性约束的三维目标识别方法及系统，利用局部几何一致性约束对初始的对应点对进行聚类和排序，仅保留置信度分数较高的对应点对以减少姿态估计的计算量；然后利用每个对应点对聚类中的特征点和邻域点构建局部参考坐标系以计算候选姿态，构建的局部参考坐标系的鲁棒性和重复性好，有助于提高姿态估计的准确性；最后利用全局几何一致性约束对候选姿态根据其置信度进行排序，从而确定最优姿态即识别结果。本发明可以在高遮挡和杂波的三维场景中快速准确地识别出感兴趣的目标物体。

技术领域

本发明属于三维目标识别技术领域，更具体地，涉及一种基于几何一致性约束的三维目标识别方法及系统。

背景技术

三维目标识别是计算机视觉领域最活跃的研究领域之一，在三维形状检索、车辆导航、机器人抓取等领域有着广泛的应用前景。近些年来，随着低成本三维测量设备的不断涌现，三维目标识别的研究取得了很大的进步。

三维目标识别通常可以分为两个阶段：第一阶段，通过构造和匹配三维局部特征描述子，从而获得许多模型和场景之间的对应点对。然而，在实际场景中，由于杂波和遮挡的存在，初始对应点对中部分点对的准确性不高；因此，在第二阶段，利用初始对应关系计算目标的六自由度姿态，即通过对初始对应点对进行处理，如对应点对排序、姿态估计和验证，识别出感兴趣的目标。现有技术通常采用随机采样一致性算法进行姿态估计或利用单个特征点构建局部参考坐标系从而计算变换关系，然而，随机采样一致性算法的计算效率较低，利用单个特征点构建局部参考坐标系的重复性较差，会降低识别算法的准确率。

由此可见，如何从高遮挡和杂波的三维场景中快速、准确地识别出感兴趣的目标是当前亟待解决的问题。

发明内容

针对现有技术的以上缺陷或改进需求，本发明提供了一种基于几何一致性约束的三维目标识别方法及系统，由此解决现有的识别方法识别效率和准确性较低的技术问题。

为实现上述目的，按照本发明的一个方面，提供了一种基于几何一致性约束的三维目标识别方法，包括：

S1，依次以待识别场景各点为场景特征点q_i，确定与q_i对应的各邻域点q_jn，并基于待识别场景各点与目标模型各点的初始对应关系(p，q)，构建特征点对c_i＝(p_i，q_i)及与c_i对应的各邻域点对c_jn＝(p_jn，q_jn)；

S2，基于p_i及p_jn，建立n个模型局部参考坐标系；基于q_i及q_jn，建立n个场景局部参考坐标系；

其中，模型局部参考坐标系的构建过程为：以p_jn为原点，以p_jn的法向量n_j为z轴，将p_i投影到法向量n_j的切平面上，投影点记作p′_i，以从p_jn指向p′_i的单位向量u_j作为x轴，将对n_j和u_j利用右手法则得到的单位向量v_j作为y轴；场景局部参考坐标系的构建过程同理；

S3，将第n个模型局部参考坐标系变换至第n个场景局部参考坐标系的变换矩阵记为候选姿态T(c_i，c_jn)，计算各候选姿态的置信度，将置信度最高的候选姿态作为识别结果；