发明专利已授权

一种结合深度学习和轮廓点云重建的目标位姿估计方法

📄 申请号：CN202110676959.7 📄 发布日：2025/11/17

著录项目信息

申请日

2021-06-18

公开号

CN113393524B

公开日

2023-09-26

申请人

常州大学

法律状态

已下证

专利类型

发明

主分类号

G06T7_73

IPC 分类号

G06T7_73 , G06T7_13 , G06T7_80 , G06N3_0464 ,

技术画像

所属领域

位姿估计计算机视觉深度学习三维点云处理位姿估计

应用场景

机器人抓取, 工业自动化, 智能制造, 自动驾驶, 增强现实

AI 智能推荐 · 同申请人专利 · 搜索相似专利

摘要

本发明涉及目标位姿估计技术领域，涉及一种结合深度学习和轮廓点云重建的目标位姿估计方法，包括以下步骤：S1、对双目视觉系统进行标定并立体校正；S2、使用训练得到的目标检测网络模型识别出左、右摄像机图像中的目标，并得到目标的边界区域；S3、对左右摄像机图像中检测的目标的边界区域使用LSD算法进行直线段检测；S4、结合深度学习目标检测网络的输出和多约束的方法对直线段进行匹配；S5、重建目标的轮廓点云；S6、对目标进行位姿估计。本发明通过左右摄像机，利用YOLOv4深度学习算法并结合轮廓点云重建，立体匹配的计算时间短，同时计算量小，同时普通摄像机成本大大降低。

权利要求书 (12项) 说明书附图

……

图1

图2

图3

法律状态时间线

一种面向废线路板拆解的高值电子器件自动识别方法

当前第 / 件

一种基于特征匹配的织物异常区域检测方法

同领域国内专利 · IPC: (G06T7_73)

G06T7_00 G06T7_10 G06T7_11 G06T7_12 G06T7_13 G06T7_136 G06T7_143 G06T7_149 G06T7_155 G06T7_168 G06T7_174 G06T7_181 G06T7_187 G06T7_194 G06T7_20 G06T7_207 G06T7_215 G06T7_223 G06T7_246 G06T7_254 G06T7_269 G06T7_277 G06T7_292 G06T7_30 G06T7_32 G06T7_33 G06T7_37 G06T7_38 G06T7_40 G06T7_41 G06T7_44 G06T7_45 G06T7_49 G06T7_50 G06T7_507 G06T7_514 G06T7_521 G06T7_55 G06T7_557 G06T7_564 G06T7_579 G06T7_593 G06T7_60 G06T7_62 G06T7_64 G06T7_66 G06T7_68 G06T7_70 G06T7_73 G06T7_77 G06T7_80 G06T7_90 覆盖52个领域

议价

不含过户费

📋 交易方式： 委托待转让 📌 交易状态：在售 👁️ 浏览次数：99 ❤️ 收藏人数：93 📋 项目申报： 未申报

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