[发明专利]一种融合点云局部特征的6D位姿估计方法有效
| 申请号： | 202110375942.8 | 申请日： | 2021-04-08 |
| 公开（公告）号： | CN113221647B | 公开（公告）日： | 2022-05-17 |
| 发明（设计）人： | 孙炜;刘剑;刘崇沛 | 申请（专利权）人： | 湖南大学 |
| 主分类号： | G06V40/20 | 分类号： | G06V40/20;G06V10/44;G06V10/56;G06V10/80;G06V10/82;G06K9/62;G06N3/04;G06N3/08 |
| 代理公司： | 湖南岑信知识产权代理事务所(普通合伙) 43275 | 代理人： | 谷萍 |
| 地址： | 410000 湖*** | 国省代码： | 湖南;43 |
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| 摘要： | 本发明涉及一种融合点云局部特征的6D位姿估计方法，包括以下步骤，首先将三维相机获取的图像分为RGB图像与深度图像，随后提取输入RGB图像的特征信息，解析RGB图像的颜色信息。其次，对于深度点云图像，将局部区域中的点密集连接为局部点网，以了解每个点对其他点的影响，从而调整其特征。再者，将得到的颜色信息与点云深度信息进行逐像素密集融合，将融合结果结合密集融合的全局特征，生成逐像素的估计位姿。将所有像素点的估计位姿输入最终的多层感知机，再对置信度进行平均最大池化，从而预测对象的6D位姿。本发明有效的将点云局部特征信息纳入点要素中，增强了要素描述局部邻域的能力，并在6D位姿估计稳定性、准确率等性能上得到显著提升。 | ||
| 搜索关键词： | 一种 融合 局部 特征 估计 方法 | ||
【主权项】：
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