[发明专利]图像匹配方法、装置和位姿获取模型训练方法、装置

权利要求书

1.一种图像匹配方法，其特征在于，所述方法包括：

获取待匹配的原始二维特征图像以及投影二维特征图像；所述投影二维特征图像根据待匹配的原始三维特征图像进行降维处理得到；

根据所述投影二维特征图像，确定第一全局位姿，并根据所述原始二维特征图像以及所述投影二维特征图像，确定第二全局位姿；

基于所述第一全局位姿以及所述第二全局位姿，确定针对所述原始三维特征图像以及所述原始二维特征图像的目标全局位姿；所述目标全局位姿用于对所述原始三维特征图像与所述原始二维特征图像进行匹配。

2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述根据所述原始二维特征图像以及所述投影二维特征图像，确定第二全局位姿，包括：

根据所述原始二维特征图像以及所述投影二维特征图像，得到增量位姿；

获取针对所述原始三维特征图像的初始位姿，并根据所述初始位姿和所述增量位姿，得到所述第二全局位姿。

3.根据权利要求2所述的方法，其特征在于，所述根据所述投影二维特征图像，确定第一全局位姿，包括：

将所述投影二维特征图像输入到预先训练的目标位姿获取模型，以使所述目标位姿获取模型对所述投影二维特征图像进行第一位姿获取处理，得到所述第一全局位姿；

所述根据所述原始二维特征图像以及所述投影二维特征图像，得到增量位姿，包括：

将所述原始二维特征图像输入所述目标位姿获取模型，以使所述目标位姿获取模型对所述原始二维特征图像以及所述投影二维特征图像进行第二位姿获取处理，得到所述增量位姿。

4.一种位姿获取模型训练方法，其特征在于，所述方法包括：

获取样本原始二维特征图像以及样本投影二维特征图像；所述样本投影二维特征图像根据样本三维特征图像进行降维处理得到；

将所述样本原始二维特征图像以及所述样本投影二维特征图像输入到待训练的位姿获取模型，以使所述待训练的位姿获取模型对所述样本投影二维特征图像进行第一位姿获取处理，得到预测第一全局位姿；以及对所述样本原始二维特征图像以及所述样本投影二维特征图像进行第二位姿获取处理，得到预测第二全局位姿；

根据所述预测第一全局位姿和所述预测第二全局位姿，确定针对所述待训练的位姿获取模型的损失值；

基于针对所述待训练的位姿获取模型的损失值，对所述待训练的位姿获取模型进行训练，得到目标位姿获取模型。

5.根据权利要求4所述的方法，其特征在于，所述根据所述预测第一全局位姿和所述预测第二全局位姿，确定针对所述待训练的位姿获取模型的损失值，包括：

获取针对所述样本三维特征图像的样本第一全局位姿，并根据所述预测第一全局位姿和所述样本第一全局位姿，确定第一损失值；

获取针对所述样本三维特征图像和所述样本原始二维特征图像的样本第二全局位姿，并根据所述预测第二全局位姿和所述样本第二全局位姿，确定第二损失值；

根据所述第一损失值和所述第二损失值，确定针对所述待训练的位姿获取模型的损失值。

6.根据权利要求5所述的方法，其特征在于，所述根据所述预测第一全局位姿和所述预测第二全局位姿，确定针对所述待训练的位姿获取模型的损失值，包括：

基于所述预测第一全局位姿和所述预测第二全局位姿，得到预测目标全局位姿；

基于所述样本第一全局位姿和所述样本第二全局位姿，得到样本目标全局位姿；

根据所述预测目标全局位姿和所述样本目标全局位姿，确定针对所述待训练的位姿获取模型的损失值。

7.根据权利要求4所述的方法，其特征在于，对所述样本原始二维特征图像以及所述样本投影二维特征图像进行第二位姿获取处理，得到预测第二全局位姿，包括：

对所述样本原始二维特征图像以及所述样本投影二维特征图像进行第二位姿获取处理，得到预测增量位姿；

获取针对所述样本原始三维特征图像的初始位姿，并根据所述初始位姿和所述预测增量位姿，得到所述预测第二全局位姿。