[发明专利]一种基于神经网络的物体位姿识别方法有效
| 申请号： | 202010847309.X | 申请日： | 2020-08-21 |
| 公开（公告）号： | CN112085804B | 公开（公告）日： | 2022-11-01 |
| 发明（设计）人： | 谷依田;莫凌飞 | 申请（专利权）人： | 东南大学 |
| 主分类号： | G06T7/90 | 分类号： | G06T7/90;G06T7/70;G06T7/66;G06T7/50;G06T7/13;G06T7/11;G06V20/10;G01C15/00 |
| 代理公司： | 南京众联专利代理有限公司 32206 | 代理人： | 许小莉 |
| 地址： | 210096 *** | 国省代码： | 江苏;32 |
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| 摘要： | 本发明公开了一种基于神经网络的物体位姿识别方法，该方法包括步骤：用户预先根据物体放置在方桌或者圆桌上，在初始化界面上进行动态/静态识别模式的选择；摄像机拍摄图片并绘制出桌面坐标系；得到相对于空间坐标系的变换矩阵；然后运行YOLO6D神经网络，识别到桌面上放置的物品，并得到物品的边框，进而求出静态识别模式的角度或动态识别模式下与圆桌中心的距离，再实现识别结果的可视化，然后将物品坐标数据缓存，求出缓存的各个坐标的加权平均值，作为最终的识别结果，并将数据缓存；将缓存的数据写入文本文件中，保存结果，结束识别。该方法能够通过单张照片识别出桌面上的物品并估计物品的位置和朝向。 | ||
| 搜索关键词： | 一种 基于 神经网络 物体 识别 方法 | ||
【主权项】：
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