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申请/专利权人：中科创达软件股份有限公司

摘要：本发明实施例公开了一种目标对象位姿的确定方法、装置、设备及存储介质。首先通过至少一个图像采集设备获取目标对象的图像数据，然后再根据图像数据，通过预设算法确定目标对象在图像采集设备的坐标系中的位姿，最后再根据位姿和目标对象坐标转换模型，确定目标对象在目标地图坐标系中的位姿，其中，目标对象坐标转换模型是根据图像采集设备的坐标系、标定板坐标系以及标定板在预设地图坐标系的位姿确定的。本发明实施例解决了现有的技术方案中存在的定位效果较差的问题，提升了对目标对象进行定位的定位效果。

主权项：1.一种目标对象位姿的确定方法，其特征在于，应用于目标对象位姿的确定系统中的边缘计算节点，所述目标对象位姿的确定系统包括多个边缘计算节点，所述多个边缘计算节点包括所述边缘计算节点，每个所述边缘计算节点包括图像采集设备和边缘计算模块，所述方法包括：通过至少一个图像采集设备获取目标对象的图像数据；利用所述边缘计算节点中的边缘计算模块，根据所述图像数据，通过预设算法确定所述目标对象在所述图像采集设备的坐标系中的位姿；利用所述边缘计算节点中的边缘计算模块，根据所述位姿和目标对象坐标转换模型，确定所述目标对象在目标地图坐标系中的位姿，向中央计算模块发送所述目标对象在目标地图坐标系中的位姿，以用于所述中央计算模块在接收到所述目标对象在目标地图坐标系中的位姿之后，遍历是否产生冲突，所述冲突为地图中的某一位置早些时刻由某一边缘计算节点上报存在一目标，且在当前时刻由另一边缘计算节点上报所述某一位置也存在一目标，在存在冲突的情况下，利用非极大值抑制技术，去除冗余的所述目标对象在目标地图坐标系中的位姿，在不存在冲突的情况下，更新所述目标对象在目标地图坐标系中的位姿；其中，所述目标对象坐标转换模型是根据所述图像采集设备的坐标系、标定板坐标系以及标定板在预设地图坐标系的位姿确定的；所述预设算法包括全卷积的神经网络结构，所述全卷积的神经网络结构包括编码器、译码器、回归子网络、多点透视成像PnP单元；所述根据所述图像数据，通过预设算法确定所述目标对象在所述图像采集设备的坐标系中的位姿，包括：通过所述编码器和所述译码器对所述图像数据进行处理，生成表征所述图像数据的原始数据特征的高维特征张量；通过所述回归子网络对所述表征所述图像数据的原始特征数据特征的高维特征张量进行预测，得到目标对象以及所述目标对象各顶点的2D坐标位置；通过所述PnP单元对所述目标对象各顶点的2D坐标位置进行处理，得到3D回归框，所述3D回归框包括所述目标对象在所述图像采集设备的坐标系中的位姿。

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