发明专利已授权

一种基于图卷积网络的多场景单目相机位姿回归方法

📄 申请号：CN202110602225.4 📄 发布日：2026/07/20

著录项目信息

申请日

2021-05-31

公开号

CN113724325A

公开日

2021-11-30

申请人

西安理工大学

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 , G06K9_46 , G06K9_62 , G06N3_04 , G06N3_08 ,

技术画像

所属领域

图卷积网络计算机视觉深度学习相机位姿估计图卷积网络

应用场景

自动驾驶, 机器人导航, 增强现实, 虚拟现实, 三维重建

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摘要

本发明公开了一种基于图卷积网络的多场景单目相机位姿回归方法。首先训练一个多场景的特征提取网络用于位姿回归。然后借助图卷积，优化学习图像特征间的隐藏信息。使用训练完成的特征提取网络得到图像特征，将图像特征构建特征图谱，作为图卷积网络的输入，回归得到优化后的相机位姿。本发明提出的方法结合了多场景单模型训练方式、图像特征构图及图卷积网络，增强了模型泛化能力，提高了位姿回归性能，改善了多场景模型训练时的参数爆炸问题。

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

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当前第 / 件

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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

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