[发明专利]定位模型优化方法、定位方法和定位设备在审
| 申请号: | 202010767042.3 | 申请日: | 2020-08-03 |
| 公开(公告)号: | CN111862351A | 公开(公告)日: | 2020-10-30 |
| 发明(设计)人: | 罗琳捷;刘晶;陈志立;王国晖;杨骁;杨建朝;连晓晨 | 申请(专利权)人: | 字节跳动有限公司 |
| 主分类号: | G06T19/20 | 分类号: | G06T19/20 |
| 代理公司: | 北京市柳沈律师事务所 11105 | 代理人: | 彭久云 |
| 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: | 定位 模型 优化 方法 设备 | ||
1.一种定位模型优化方法,包括:
输入场景的定位模型,所述定位模型包括三维点云和所述三维点云中的每个三维点对应的多个描述符;
对于所述三维点云中的每个三维点,确定所述三维点的多个近邻点,并且如果所述多个近邻点中的每个近邻点与所述三维点的距离关系小于预定阈值,输出所述三维点以及与所述三维点对应的多个描述符到所述场景的优化定位模型中;以及
输出所述场景的优化定位模型。
2.根据权利要求1所述的定位模型优化方法,其中,所述确定所述三维点的多个近邻点包括:
确定所述三维点云中与所述三维点的距离小于第一预定阈值的多个点作为所述多个近邻点。
3.根据权利要求1所述的定位模型优化方法,其中,所述多个近邻点中的每个近邻点与所述三维点的距离关系小于预定阈值包括:
所述多个近邻点中的每个近邻点距所述三维点的距离小于第二预定阈值,或者所述多个近邻点中的每个近邻点的多个描述符距所述三维点的多个描述符的距离小于第三预定阈值。
4.根据权利要求1所述的定位模型优化方法,其中,所述多个近邻点中的每个近邻点与所述三维点的距离关系小于预定阈值包括:
所述多个近邻点中的每个近邻点距所述三维点的距离小于第二预定阈值,并且所述多个近邻点中的每个近邻点的多个描述符距所述三维点的多个描述符的距离小于第三预定阈值。
5.根据权利要求3或4所述的定位模型优化方法,其中,所述多个近邻点中的每个近邻点的多个描述符距所述三维点的多个描述符的距离小于第三预定阈值包括:
所述多个近邻点中的每个近邻点的多个描述符的平均值距所述三维点的多个描述符的平均值的距离小于第三预定阈值。
6.根据权利要求1所述的定位模型优化方法,其中,所述场景的定位模型是通过对所述场景进行三维重建得到的三维定位模型。
7.一种基于图像的定位方法,包括:
输入待查询图像;
利用所述待查询图像所属的场景的优化定位模型对所述待查询图像进行定位;以及
输出拍摄所述待查询图像的相机的位姿,
其中,所述场景的优化定位模型通过以下方法得到:
输入场景的定位模型,所述定位模型包括三维点云和所述三维点云中的每个三维点对应的多个描述符;
对于所述三维点云中的每个三维点,确定所述三维点的多个近邻点,并且如果所述多个近邻点中的每个近邻点与所述三维点的距离关系小于预定阈值,输出所述三维点以及与所述三维点对应的多个描述符到所述场景的优化定位模型中;以及
输出所述场景的优化定位模型。
8.根据权利要求7所述的定位方法,其中,所述确定所述三维点的多个近邻点包括:
确定所述三维点云中与所述三维点的距离小于第一预定阈值的多个点作为所述多个近邻点。
9.根据权利要求7所述的定位方法,其中,所述多个近邻点中的每个近邻点与所述三维点的距离关系小于预定阈值包括:
所述多个近邻点中的每个近邻点距所述三维点的距离小于第二预定阈值,或者所述多个近邻点中的每个近邻点的多个描述符距所述三维点的多个描述符的距离小于第三预定阈值。
10.根据权利要求7所述的定位方法,其中,所述多个近邻点中的每个近邻点与所述三维点的距离关系小于预定阈值包括:
所述多个近邻点中的每个近邻点距所述三维点的距离小于第二预定阈值,并且所述多个近邻点中的每个近邻点的多个描述符距所述三维点的多个描述符的距离小于第三预定阈值。
11.根据权利要求9或10所述的定位方法,其中,所述多个近邻点中的每个近邻点的多个描述符距所述三维点的多个描述符的距离小于第三预定阈值包括:
所述多个近邻点中的每个近邻点的多个描述符的平均值距所述三维点的多个描述符的平均值的距离小于第三预定阈值。
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