申请/专利权人：北京字节跳动网络技术有限公司

申请日：2020-01-10

公开（公告）日：2024-04-30

公开（公告）号：CN113129366B

主分类号：G06T7/73

分类号：G06T7/73;G06F17/16

优先权：

专利状态码：有效-授权

法律状态：2024.04.30#授权;2021.08.03#实质审查的生效;2021.07.16#公开

摘要：本公开实施例中提供了一种单目SLAM初始化方法、装置及电子设备，属于图像处理技术领域。其中方法包括：获取目标相机采集的多帧连续图像；计算多帧连续图像之间的单应性矩阵；利用多帧连续图像之间的单应性矩阵，获取每两张图像之间的单应性矩阵；根据全部所述单应性矩阵优化变量，得到所述目标相机的位姿数据和平面法向量。在初始化过程中使用多帧信息，将原有的矩阵分解求相机位姿和平面法向量的方法替换为变量优化。该方法参数量较少，利用变量优化的结果计算相机位姿和平面法向，并利用平面法向和相机到平面的归一化距离计算特征点的空间位置，避开了三角化和PnP，提高了单目SLAM初始化的效率。

主权项：1.一种单目SLAM初始化方法，其特征在于，包括：获取目标相机采集的多帧连续图像，其中，所述目标相机朝向所在目标场景内的一个目标平面；计算所述多帧连续图像之间的单应性矩阵；利用所述多帧连续图像之间的单应性矩阵，获取每两张图像之间的单应性矩阵；根据全部所述单应性矩阵优化变量，得到所述目标相机的位姿数据和平面法向量，所述目标相机的位姿数据至少包括所述目标相机的平移量；其中，所述根据全部所述单应性矩阵优化变量，得到所述目标相机的位姿数据和平面法向量之后，还包括：根据所述目标平面的法向量和所述目标相机的平移量，计算出所述目标相机到所述目标平面的归一化距离；根据全部特征点到所述目标平面的投影关系，计算全部所述特征点的归一化深度；其中，所述根据全部特征点到所述目标平面的投影关系，计算全部所述特征点的归一化深度的步骤，包括：利用公式，计算出全部所述特征点的归一化深度，n代表平面法向量，K代表所述目标相机的参数，R代表两张图像之间所述目标相机的旋转，p代表前后两帧特征点在图像中的坐标，t代表两张图片之间所述目标相机的平移，d代表所述目标相机到所述目标平面的归一化距离。

全文数据：

权利要求：

百度查询： 北京字节跳动网络技术有限公司 单目SLAM初始化方法、装置及电子设备

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