[发明专利]深度学习与几何算法结合的非合作目标相对位姿估计方法有效
| 申请号： | 202010655693.3 | 申请日： | 2020-07-09 |
| 公开（公告）号： | CN111862126B | 公开（公告）日： | 2022-09-20 |
| 发明（设计）人： | 胡庆雷;郇文秀;郑建英;郭雷 | 申请（专利权）人： | 北京航空航天大学 |
| 主分类号： | G06T7/12 | 分类号： | G06T7/12;G06T7/73;G06T17/00;G06N3/04 |
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| 地址： | 100191*** | 国省代码： | 北京;11 |
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| 摘要： | 本发明属于航天器导航领域，特别涉及一种深度学习与几何算法结合的非合作目标相对位姿估计方法，包括：利用非合作目标数据集，手动选择2D关键点，结合多视图三角剖分重建非合作目标的3D模型结合；将3D坐标重投影到图像平面获得关键点2D坐标估计值；设计目标检测和语义分割网络以及关键点回归网络，有监督的回归2D关键点坐标；利用非线性最小二乘法最小化2D‑3D对应点坐标的误差估计非合作目标的六自由度相对位置和相对姿态。本方法将深度学习和几何优化算法有效结合，能够实现基于视觉图像的精度高、速度快的位姿估计算法的研究，是深度学习应用于航空航天领域的创新应用。 | ||
| 搜索关键词： | 深度 学习 几何 算法 结合 合作 目标 相对 估计 方法 | ||
【主权项】：
暂无信息
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