[发明专利]一种适用于恶劣环境的物体六维位姿估计方法和系统在审
| 申请号： | 202210962731.9 | 申请日： | 2022-08-11 |
| 公开（公告）号： | CN115294433A | 公开（公告）日： | 2022-11-04 |
| 发明（设计）人： | 陈路;牛洺第;钱宇华;闫涛 | 申请（专利权）人： | 山西大学 |
| 主分类号： | G06V10/82 | 分类号： | G06V10/82;G06V10/80;G06N3/04;G06N3/08 |
| 代理公司： | 太原申立德知识产权代理事务所(特殊普通合伙) 14115 | 代理人： | 程园园 |
| 地址： | 030006*** | 国省代码： | 山西;14 |
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| 摘要： | 本发明属于图像处理与计算机视觉领域，针对现有六维位姿估计方法在恶劣环境下运行效率和适应性上的不足，公开了一种适用于恶劣环境的物体六维位姿估计方法和系统。主要包括图像增强、图像融合和六维位姿估计3部分，所述图像增强基于传统和深度学习两种方法，所述图像融合采用自编码融合网格进行，所述六维位姿估计通过特征提取、语义分割、关键点预测和回归位姿进行。通过在位姿估计前添加图像增强模块，使得本发明能够在恶劣环境(雾天和弱光等条件)完成六维位姿估计。通过将传统图像增强方法和深度学习图像增强方法结果融合，扩大了图像所含有的时间空间信息，减少了不确定性，增加了可靠性，可用于恶劣环境下自动驾驶技术和物体抓取。 | ||
| 搜索关键词： | 一种 适用于 恶劣 环境 物体 六维位姿 估计 方法 系统 | ||
【主权项】：
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