一种基于空间映射学习的非合作目标姿态估计方法
授权
摘要
本发明公开了一种基于空间映射学习的非合作目标姿态估计方法，步骤如下：通过Blender和Blensor建模非合作目标的仿真场景，模拟相机和激光雷达的联合成像，大量收集点云和图像融合数据；构建数据集，训练一个人工神经网络，仅从RGB图像预测物体的类别标签、实例掩膜、彩色标签；使用迭代最近点法对齐预测三维模型与点云，计算出物体的姿态。本发明通过Blender建模获得大量点云和图像信息，构建数据集训练人工神经网络，利用神经网络预测图像与坐标空间之间的映射，通过点云对齐技术实现对空间非合作目标的姿态估计。
基本信息
专利标题 ：
一种基于空间映射学习的非合作目标姿态估计方法
专利标题（英）：
暂无
公开（公告）号 ：
CN113706619A
申请号 ：
CN202111225153.2
公开（公告）日 ：
2021-11-26
申请日 ：
2021-10-21
授权号 ：
CN113706619B
授权日 ：
2022-04-08
发明人 ：
李爽胡茄乾杨彬黄旭星刘旭
申请人 ：
南京航空航天大学
申请人地址 ：
江苏省南京市江宁区将军大道29号
代理机构 ：
江苏圣典律师事务所
代理人 ：
徐晓鹭
优先权 ：
CN202111225153.2
主分类号 ：
G06T7/73
IPC分类号 ：
G06T7/73 G06N3/08
IPC结构图谱
G
G部——物理
G06
计算；推算或计数
G06T
一般的图像数据处理或产生
G06T7/10
分割；边缘检测
G06T7/70
确定物体或摄像机的姿态、方向
G06T7/73
使用基于特征的方法
法律状态
2022-04-08 ：
授权
2021-12-14 ：
实质审查的生效
IPC(主分类) : G06T 7/73
申请日 : 20211021
申请日 : 20211021
2021-11-26 ：
公开
注：本法律状态信息仅供参考，即时准确的法律状态信息须到国家知识产权局办理专利登记簿副本。
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