申请/专利权人：华南理工大学

申请日：2020-11-16

公开（公告）日：2021-02-19

公开（公告）号：CN112381879A

主分类号：G06T7/73(20170101)

分类号：G06T7/73(20170101);G06K9/46(20060101);G06K9/62(20060101);G06N3/04(20060101);G06N3/08(20060101)

优先权：

专利状态码：在审-实质审查的生效

法律状态：2021.03.09#实质审查的生效;2021.02.19#公开

摘要：本发明公开了一种基于图像和三维模型的物体姿态估计方法、系统及介质，其中方法包括以下步骤：获取目标物体的图像数据；对所述图像数据进行特征提取，采用物体姿态估计模型对提取到的特征进行映射，获取相似度最高的特征对应的视角作为估计的目标物体位姿；其中，所述物体姿态估计模型用于将所述目标物体的图像特征映射到相似度最高的三维模型多视角特征的卷积神经网络。本发明无需借助于深度图像，更加充分地利用目标物体的三维模型，可以更好地计算被遮挡的目标物体，修改目标物体时不需要重新训练整个网络，提高了物体位姿估计技术的泛化性、精准度和识别速度，可广泛应用于智能信息处理技术领域。

主权项：1.一种基于图像和三维模型的物体姿态估计方法，其特征在于，包括以下步骤：获取目标物体的图像数据；对所述图像数据进行特征提取，采用物体姿态估计模型对提取到的特征进行映射，获取相似度最高的特征对应的视角作为估计的目标物体位姿；其中，所述物体姿态估计模型用于将所述目标物体的图像特征映射到相似度最高的三维模型多视角特征的卷积神经网络。

全文数据：

权利要求：

百度查询： 华南理工大学 基于图像和三维模型的物体姿态估计方法、系统及介质

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