[发明专利]一种确定物体姿态的方法及装置、电子设备及计算机介质在审

专利信息
申请号: 201811372233.9 申请日: 2018-11-16
公开(公告)号: CN109615655A 公开(公告)日: 2019-04-12
发明(设计)人: 李瑶鑫;张展鹏;成慧 申请(专利权)人: 深圳市商汤科技有限公司
主分类号: G06T7/73 分类号: G06T7/73
代理公司: 北京林达刘知识产权代理事务所(普通合伙) 11277 代理人: 刘新宇
地址: 518054 广东省深圳市南*** 国省代码: 广东;44
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摘要:
搜索关键词: 姿态确定 计算机介质 单目视觉 电子设备 物体姿态 样本集 仿真图像 图像输入 网络利用 样本数据 真实图像 姿态信息 网络 图像 保证
【权利要求书】:

1.一种确定物体姿态的方法,其特征在于,包括:

获取物体的单目视觉图像;

将所述单目视觉图像输入至姿态确定网络中,确定所述物体的姿态信息;

其中,所述姿态确定网络利用仿真图像样本集和真实图像样本集训练得到,所述仿真图像样本集包括第一数量的仿真图像,所述真实图像样本集包括第二数量的利用单目视觉传感器捕捉到的真实图像;所述仿真图像中标注有至少一个第一标签,所述第一标签包括所述仿真图像中所包含物体的姿态信息;所述真实图像中无标注标签或者标注有至少一个第二标签,所述第二标签为弱标签。

2.根据权利要求1所述的确定物体姿态的方法,其特征在于,所述第一数量大于所述第二数量。

3.根据权利要求1所述的确定物体姿态的方法,其特征在于,所述第二标签包括下述中的至少一种:所述真实图像中所包含物体的数量信息、色彩信息、深度信息、类别信息。

4.根据权利要求1所述的确定物体姿态的方法,其特征在于,所述姿态确定网络被设置为按照下述方式训练得到:

获取所述仿真图像样本集和所述真实图像样本集;

构建姿态确定网络,所述姿态确定网络中设置有网络参数;

将标注有所述第一标签的仿真图像、无标注标签或者标注有所述第二标签的真实图像输入至所述姿态确定网络中,生成预测结果;

基于所述预测结果与所述第一标签、所述第二标签之间的差异,对所述网络参数进行迭代调整,直至所述差异满足预设要求。

5.根据权利要求1所述的确定物体姿态的方法,其特征在于,所述仿真图像样本集被设置为按照下述方式构建而成:

在模拟物体的周边区域的不同位置处分别设置观测点;

分别以所述观测点的视角渲染生成所述模拟物体的多个图像;

分别设置所述多个图像的背景图像,生成所述模拟物体的仿真图像样本集。

6.根据权利要求5所述的确定物体姿态的方法,其特征在于,所述分别以所述观测点的视角渲染生成所述模拟物体的多个图像包括:

分别以所述观测点的视角从多个不同的旋转角度渲染生成所述模拟物体的多个图像,其中,所述旋转角度包括所述模拟物体相对于参考平面的旋转角度。

7.根据权利要求5所述的确定物体姿态的方法,其特征在于,所述在模拟物体的周边区域的不同位置处分别设置观测点包括:

构建以所述模拟物体为中心、以预设距离为半径的球体;

在所述球体上均匀设置多个观测点。

8.一种确定物体姿态的装置,其特征在于,包括:

图像获取模块,用于获取物体的单目视觉图像;

姿态确定模块,用于将所述单目视觉图像输入至姿态确定网络中,确定所述物体的姿态信息;

其中,所述姿态确定网络利用仿真图像样本集和真实图像样本集训练得到,所述仿真图像样本集包括第一数量的仿真图像,所述真实图像样本集包括第二数量的利用单目视觉传感器捕捉到的真实图像;所述仿真图像中标注有至少一个第一标签,所述第一标签包括所述仿真图像中所包含物体的姿态信息;所述真实图像中无标注标签或者标注有至少一个第二标签,所述第二标签为弱标签。

9.一种电子设备,其特征在于,包括:

处理器;

用于存储处理器可执行指令的存储器;

其中,所述处理器被配置为:执行权利要求1至7中任意一项所述的确定物体姿态的方法。

10.一种非临时性计算机可读存储介质,当所述存储介质中的指令由处理器执行时,使得处理器能够执行权利要求1-7任意一项所述的确定物体姿态的方法。

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