[发明专利]一种基于深度神经网络的相机姿态估计方法有效
| 申请号： | 201910603891.2 | 申请日： | 2019-07-05 |
| 公开（公告）号： | CN110490928B | 公开（公告）日： | 2023-08-15 |
| 发明（设计）人： | 侯永宏;李翔宇;吴琦;李岳阳;郭子慧;刘艳 | 申请（专利权）人： | 天津大学 |
| 主分类号： | G06T7/70 | 分类号： | G06T7/70 |
| 代理公司： | 天津盛理知识产权代理有限公司 12209 | 代理人： | 陈娟 |
| 地址： | 300072*** | 国省代码： | 天津;12 |
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| 摘要： | 本发明公开了一种基于深度神经网络的相机姿态估计方法，步骤如下：1)构建相机姿态估计网络；2)构建无监督训练方案，利用估计的深度图、帧间相对位姿及光流从输入的前后帧图像中分别重建出相应的图像，利用输入图像和重建图像之间的光度误差构建网络的损失函数；3)位姿估计模块与光流估计模块共享特征提取部分，加强特征对于帧间的几何联系；4)输入待训练单视点视频，输出对应帧间相对位姿，通过最优化手段降低损失函数来训练模型，以至网络达到收敛。本发明所提出的模型通过输入单视点视频序列输出对应序列的相机位姿，训练过程以一种端到端无监督的方式进行，通过光流与位姿联合训练，提高位姿估计性能。 | ||
| 搜索关键词： | 一种 基于 深度 神经网络 相机 姿态 估计 方法 | ||
【主权项】：
1.一种基于深度神经网络的相机姿态估计方法，其特征在于：以无监督深度学习方式构建相机姿态估计整体网络框架，通过在网络内联合训练光流估计网络与姿态估计网络，提取带有场景几何信息的特征，估计出更加鲁棒的相机姿态。/n
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