[发明专利]一种基于深度神经网络的抗遮挡的物体位姿估计方法在审
| 申请号： | 202011562092.4 | 申请日： | 2020-12-25 |
| 公开（公告）号： | CN112634367A | 公开（公告）日： | 2021-04-09 |
| 发明（设计）人： | 杨嘉琛;奚萌 | 申请（专利权）人： | 天津大学 |
| 主分类号： | G06T7/73 | 分类号： | G06T7/73;G06K9/62;G06N3/04;G06N3/08 |
| 代理公司： | 天津市北洋有限责任专利代理事务所 12201 | 代理人： | 程毓英 |
| 地址： | 300072*** | 国省代码： | 天津;12 |
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| 摘要： | 本发明提供一种基于深度神经网络的抗遮挡的物体位姿估计方法，包括下列步骤：利用3D建模软件自行构建带有标签的训练集图片数据库与测试集图片数据库；构建深度神经网络：该神经网络包含四个子分支网络，每个子分支是独立的卷积神经网络结构；构建网络预测输出处理算法：四个子分支网络在最后一层密集连接层输出6维度的预测值，代表了待估计物体的位姿信息；由于遮挡的存在，某分支的结果存在误差，4个分支输出中存在着异常值，构建5种算法对其进行优化，提高抗遮挡干扰的能力；训练深度神经网络模型:使用训练集中的样本完成对深度神经网络的训练；使用不同遮挡比例测试集对深度神经网络模型测试。 | ||
| 搜索关键词： | 一种 基于 深度 神经网络 遮挡 物体 估计 方法 | ||
【主权项】：
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