[发明专利]基于深度学习的小幅度目标三维姿态角测量方法

摘要

本发明涉及一种基于深度学习的小幅度目标三维姿态角测量方法，包括：根据实际工程需要，按1:1比例制作符合实际环境的被测目标物模型，并在目标物表面适当位置贴放标识；制成视觉测量装置，并完成相机标定与畸变校正；放置已贴放标识的被测目标物模型，位置应满足标识轴心与视觉测量装置轴心连线保持水平；借助角度测量装置，调整目标三维姿态角，对标识进图片拍摄；以确定间隔为步幅进行训练样本获取，每个样本对应一个标签，分别对应一组三维姿态角；进行训练网络的搭建工作；训练卷积神经网络。

主权项

一种基于深度学习的小幅度目标三维姿态角测量方法，包括如下的步骤：1)根据实际工程需要，按1:1比例制作符合实际环境的被测目标物模型，并在目标物表面适当位置贴放标识；2)通过挑选满足工程需要的相机镜头与图像传感器，联合制成视觉测量装置，并完成相机标定与畸变校正；3)校正后的视觉测量装置确定后，放置已贴放标识的被测目标物模型，位置应满足标识轴心与视觉测量装置轴心连线保持水平；4)借助角度测量装置，调整目标三维姿态角，对标识进图片拍摄；5)以确定间隔为步幅进行训练样本获取，每个样本对应一个标签，分别对应一组三维姿态角，将收集好的训练集进行格式转换，使之符合神经网络输入层的数据格式；6)进行训练网络的搭建工作，训练网络基于VGG‑16卷积神经网络，并在此基础上进行改进，使用VGG16的前5层，将FC6，FC7替换为卷积层，并将多尺度特征图同时输出；7)训练卷积神经网络；8)构建测试用数据集，任意调整被测目标物模型三维姿态角进行拍照截取，投入训练好的卷积神经网络，得到测试结果。