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申请/专利权人：中国人民解放军国防科技大学
摘要：本申请涉及一种具有统计保证的非合作目标位姿测量方法和装置，通过采用训练好的深度神经网络非合作目标图像进行预测，得到多个语义关键点在非合作目标三维坐标体系下三维坐标的索引分类项以及非合作目标图像上的像素坐标，根据预设的非共形分位数，针对每一个语义关键点进行共形预测生成语义关键点共形集合，在语义关键点共形集合内进行随机采样得到一组采样点像素坐标，根据该组采样点像素坐标得到非合作目标的估计位姿，并判断满足预设标准的估计位姿保留至目标位姿集合中，通过多次迭代计算后，得到非合作目标的标位姿集合以及平均位姿。采用本方法可以在由于遮挡、光照变化和图像质量退化等问题所导致的视觉模糊的情况下，进行精准的非合作目标位姿的测量。
主权项：1.一种具有统计保证的非合作目标位姿测量方法，其特征在于，所述方法包括：获取待进行位姿测量的非合作目标图像；采用训练好的深度神经网络对所述非合作目标图像中的语义关键点进行预测，得到多个语义关键点以及各所述语义关键点在非合作目标三维坐标体系下三维坐标的索引分类项以及非合作目标图像上的像素坐标；根据预设的非共形分位数，针对每一个所述语义关键点进行共形预测，生成语义关键点共形集合；按照预设数量在所述语义关键点共形集合内进行随机采样，在所述非合作目标图像上得到一组采样点像素坐标；根据所述一组采样点像素坐标，基于采样点和其对应的非合作目标体坐标系下的三维坐标的点对应关系，以及N点透视模型估计得到所述非合作目标的估计位姿，并判断所述估计位姿是否满足预设标准，若满足则将所估计位姿保留至目标位姿集合中，完成一次迭代计算，并再在所述语义关键点共形集合内进行随机采样得到另外一组采样点像素坐标，并生成对应的估计位姿，直至迭代次数符合预设次数，则停止迭代计算；根据所述目标位姿集合中的所有估计位姿计算得到平均位姿，得到所述非合作目标的目标位姿集合以及平均位姿，以实现非合作目标位姿测量。
全文数据：
权利要求：
百度查询： 中国人民解放军国防科技大学 具有统计保证的非合作目标位姿测量方法和装置
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