[发明专利]基于预测器-校正器的位姿检测有效
申请号: | 201780026415.8 | 申请日: | 2017-04-10 |
公开(公告)号: | CN109074667B | 公开(公告)日: | 2022-04-08 |
发明(设计)人: | C·阿尔塔;P·沃尔哈特;V·勒珀蒂 | 申请(专利权)人: | 高通股份有限公司 |
主分类号: | G06T7/73 | 分类号: | G06T7/73 |
代理公司: | 永新专利商标代理有限公司 72002 | 代理人: | 赵腾飞 |
地址: | 美国加利*** | 国省代码: | 暂无信息 |
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摘要: | |||
搜索关键词: | 基于 预测 校正 检测 | ||
1.一种用于确定6DOF摄像机位姿的计算机实施的方法,所述方法包括:
创建输入图像的一或多个静态表示;
从所估计的6DOF位姿及2.5D参考地图创建所述输入图像的动态表示,其中根据估计2D地图内的摄像机位置并确定或接收所述输入图像内的一或多个对象的对象高度数据来确定所述2.5D参考地图;
测量所述动态表示与所述一或多个静态表示之间的相关性误差;
根据所述相关性误差调整所述经估计的6DOF位姿;
根据所述经调整的6DOF位姿更新所述动态表示;及
响应于满足输出阈值,输出所述经调整的6DOF位姿。
2.根据权利要求1所述的计算机实施的方法,其中所述一或多个静态表示包含以下中的一或多者:
通过将所述输入图像的部分分割成相应类别所确定的类别段,
通过将所述输入图像分割成平面结构所确定的平面结构,
通过将所述输入图像分割成线所确定的线特征,
通过估计所述图像内的每一像素的深度所确定的深度图,或
其任何组合。
3.根据权利要求1所述的计算机实施的方法,其中在以下情况下满足所述输出阈值:
所述相关性误差在误差阈值内,
满足迭代计数,或
其组合。
4.根据权利要求1所述的计算机实施的方法,其进一步包括:
根据经调整的所估计的6DOF位姿迭代地更新所述动态表示,且测量所述相关性误差直到满足所述输出阈值。
5.根据权利要求1所述的计算机实施的方法,其中卷积神经网络确定所述动态表示与所述输入图像的所述一或多个静态表示之间的相关性。
6.一种计算机可读媒体,其包含存储在其上的用于确定图像的6DOF位姿的程序代码,所述程序代码包括用以进行以下操作的指令:
创建输入图像的一或多个静态表示;
从所估计的6DOF位姿及2.5D参考地图创建所述输入图像的动态表示,其中根据估计2D地图内的摄像机位置并确定或接收所述输入图像内的一或多个对象的对象高度数据来确定所述2.5D参考地图;
测量所述动态表示与所述一或多个静态表示之间的相关性误差;
根据所述相关性误差调整所述经估计的6DOF位姿;
根据所述经调整的6DOF位姿更新所述动态表示;及
响应于满足输出阈值,输出所述经调整的6DOF位姿。
7.根据权利要求6所述的媒体,其中所述一或多个静态表示包含以下中的一或多者:
通过将所述输入图像的部分分割成相应类别所确定的类别段,
通过将所述输入图像分割成平面结构所确定的平面结构,
通过将所述输入图像分割成线所确定的线特征,
通过估计所述图像内的每一像素的深度所确定的深度图,或
其任何组合。
8.根据权利要求6所述的媒体,其中在以下情况下满足所述输出阈值:
所述相关性误差在误差阈值内,
满足迭代计数,或
其组合。
9.根据权利要求6所述的媒体,其进一步包括:
根据经调整的所估计的6DOF位姿迭代地更新所述动态表示,且测量所述相关性误差直到满足所述输出阈值。
10.根据权利要求6所述的媒体,其中卷积神经网络确定所述动态表示与所述输入图像的所述一或多个静态表示之间的相关性。
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