[发明专利]一种基于深度学习的6D姿态估计方法和系统在审
| 申请号： | 202211072450.2 | 申请日： | 2022-09-02 |
| 公开（公告）号： | CN115457128A | 公开（公告）日： | 2022-12-09 |
| 发明（设计）人： | 许伟濠;张伯泉 | 申请（专利权）人： | 广东工业大学 |
| 主分类号： | G06T7/73 | 分类号： | G06T7/73;G06N3/04;G06N3/08 |
| 代理公司： | 广州粤高专利商标代理有限公司 44102 | 代理人： | 刘俊 |
| 地址： | 510090 广东*** | 国省代码： | 广东;44 |
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| 摘要： | 本发明提供了一种基于深度学习的6D姿态估计方法和系统，该方法首先获取目标物体的无标记码图像和有标记码图像；之后对目标物体的有标记码图像进行处理，之后利用预设的点云补全神经网络模型获得目标物体表面完整点云数据和3D模型；之后将目标物体的3D模型、表面完整点云数据和无标记码图像输入预设的6D姿态估计神经网络模型中训练并迭代优化；最后利用优化后的6D姿态估计神经网络模型对待预测目标物体进行6D姿态估计；该方法基于深度学习对目标物体进行6D姿态估计，能够有效提高目标物体6D姿态估计的预测精确度和预测效率，而且显著降低了现有技术中目标物体完整点云数据的获取难度，降低了生产成本。 | ||
| 搜索关键词： | 一种 基于 深度 学习 姿态 估计 方法 系统 | ||
【主权项】：
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