申请/专利权人：深圳须弥云图空间科技有限公司

申请日：2023-12-25

公开（公告）日：2024-04-12

公开（公告）号：CN117456562B

主分类号：G06V40/10

分类号：G06V40/10;G06V10/44;G06V10/52;G06V10/80;G06V10/82;G06T7/73

优先权：

专利状态码：有效-授权

法律状态：2024.04.12#授权;2024.02.13#实质审查的生效;2024.01.26#公开

摘要：本公开提供了一种姿态估计方法及装置。该方法包括：构建流式多尺度级联网络，将残差网络作为特征提取网络，利用特征提取网络、流式多尺度级联网络、卷积层、上采样层和局部最大操作层构建姿态估计模型；获取目标对象的目标图像，将目标图像输入姿态估计模型：通过特征提取网络处理目标图像，得到目标残差特征；通过流式多尺度级联网络处理目标残差特征，得到目标多尺度特征；通过卷积层处理目标多尺度特征，得到目标卷积特征；通过上采样层处理目标卷积特征，得到目标上采样特征；通过局部最大操作层处理目标上采样特征，得到目标姿态估计结果。采用上述技术手段，解决现有技术中，姿态估计算法耗时长和语义丢失的问题。

主权项：1.一种姿态估计方法，其特征在于，包括：构建流式多尺度级联网络，将残差网络作为特征提取网络，利用所述特征提取网络、所述流式多尺度级联网络、卷积层、上采样层和局部最大操作层构建姿态估计模型；获取目标对象的目标图像，将所述目标图像输入所述姿态估计模型：通过所述特征提取网络处理所述目标图像，得到目标残差特征；通过所述流式多尺度级联网络处理所述目标残差特征，得到目标多尺度特征；通过所述卷积层处理所述目标多尺度特征，得到目标卷积特征；通过所述上采样层处理所述目标卷积特征，得到目标上采样特征；通过所述局部最大操作层处理所述目标上采样特征，得到目标姿态估计结果；其中，通过所述流式多尺度级联网络处理所述目标残差特征，得到目标多尺度特征，包括：将所述目标残差特征输入所述流式多尺度级联网络：通过全局平均池化层处理所述目标残差特征，得到目标全局池化特征；依次通过多个空洞卷积层处理所述目标残差特征，以通过每个空洞卷积层分别输出一个目标空洞特征，其中，多个空洞卷积层的空洞率依次增大；通过连接在每个空洞卷积层之后的卷积层处理该空洞卷积层输出的目标空洞特征，以通过每个空洞卷积层之后的卷积层输出一个目标空洞卷积特征；通过特征拼接层处理所述目标全局池化特征以及所有目标空洞卷积特征，得到所述目标多尺度特征。

全文数据：

权利要求：

百度查询： 深圳须弥云图空间科技有限公司 姿态估计方法及装置

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