申请/专利权人：牛津大学创新有限公司

申请日：2018-01-17

公开（公告）日：2024-04-02

公开（公告）号：CN110785777B

主分类号：G06N3/04

分类号：G06N3/04;G06N3/08;G06T7/20;G06T7/70

优先权：["20170224 GB 1703005.7","20170123 GR 20170100024"]

专利状态码：有效-授权

法律状态：2024.04.02#授权;2020.03.06#实质审查的生效;2020.02.11#公开

摘要：一种确定包括摄像头的可移动的设备的位置的计算机执行的方法。该方法包括以下步骤：使用摄像头捕获一段时间内的图像序列；对于来自图像序列的连续图像对，使用第一神经网络确定表明设备的运动的特征，该设备的运动在捕获该图像对的第一图像的时间与捕获该图像对的第二图像的时间之间；对于连续图像序列，使用第二神经网络从由第一神经网络确定的特征确定表明设备的位置的特征；以及对于连续图像序列，从由第二神经网络确定的特征确定设备的位置。

主权项：1.一种确定包括摄像头的可移动的设备的位置的计算机执行的方法，包括以下步骤：使用所述摄像头捕获一段时间内的图像序列；对于来自所述图像序列的连续图像对，使用第一神经网络确定表明所述设备的运动的特征，所述设备的运动在捕获所述图像对的第一图像的时间与捕获所述图像对的第二图像的时间之间，其中，所述第一神经网络是卷积神经网络，所述卷积神经网络将通过堆叠所述连续图像对而生成的张量作为输入，其中，所述连续图像对是由所述摄像头连续捕获的一对图像；对于所述图像序列，使用第二神经网络从由所述第一神经网络确定的特征确定表明所述设备的位置的特征，其中，所述第二神经网络包括递归神经网络；对于所述图像序列，从由所述第二神经网络确定的特征确定所述设备的位置；针对每对连续捕获的图像，从由所述第二神经网络确定的特征确定所述设备的相对位置信息和方向信息；以及针对每对连续捕获的图像，确定所述相对位置信息和所述方向信息的相应不确定性信息。

全文数据：

权利要求：

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