[发明专利]基于相机位姿估计和深度学习的机器人运动状态识别方法有效
| 申请号： | 201910988218.5 | 申请日： | 2019-10-17 |
| 公开（公告）号： | CN110866939B | 公开（公告）日： | 2022-03-22 |
| 发明（设计）人： | 谢非;王鼎;杨继全;刘文慧;章悦;吴沛林;梅一剑;刘益剑;沈世斌;沈舒雨 | 申请（专利权）人： | 南京师范大学;南京智能高端装备产业研究院有限公司 |
| 主分类号： | G06T7/246 | 分类号： | G06T7/246;G06T7/269 |
| 代理公司： | 江苏圣典律师事务所 32237 | 代理人： | 胡建华;于瀚文 |
| 地址： | 210042 *** | 国省代码： | 江苏;32 |
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| 摘要： | 本发明提供了基于相机位姿估计和深度学习的机器人运动状态识别方法，包括：步骤1，采集连续视频帧序列图像并进行预处理，提取每一帧图像的加速稳健特征点，进行加速稳健特征点的匹配，并对匹配的加速稳健特征点对进行筛选；步骤2，分析提取的加速稳健特征点，并依据随机抽样一致算法，排除的离群值，计算出每一个时间段内相机的欧式变化矩阵；步骤3，把相机的欧式变化矩阵的变化转化为经时间修正过的运动描述向量，再把经时间修正过的运动描述向量转化为运动描述矩阵；步骤4，构建卷积神经网络，把运动描述矩阵和动作标签矩阵作为输入训练，得到运动预测模型；步骤5，利用运动预测模型实时判断机器人运动状态。 | ||
| 搜索关键词： | 基于 相机 估计 深度 学习 机器人 运动 状态 识别 方法 | ||
【主权项】：
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