基于单目相机的两阶段物体六自由度位姿估计方法

    公开(公告)号:CN119579693A

    公开(公告)日:2025-03-07

    申请号:CN202411772127.5

    申请日:2024-12-04

    Abstract: 基于单目相机的两阶段物体六自由度位姿估计方法,解决了如何实现对弱纹理工业零件进行高精度高效率位姿估计的问题,属于单目相机位姿估计技术领域。本发明为一个由粗到精的两阶段位姿估计方法。粗位姿估计网络基于掩码特征和2D位置特征融合粗略的估计了六自由度的位姿值,粗位姿估计阶段提供了位姿精确估计的初始值,避免了位姿精确估计算法优化过程陷入局部最优值。精确位姿估计网络引入动态蛇形卷积层构建物体轮廓特征提取网络,提高轮廓特征生成质量,并对背景轮廓进行滤除。通过可微的高斯‑牛顿优化方法,在多个尺度上迭代优化,最小化投影轮廓与物体轮廓的重投影误差,实现精确的位姿估计。

    双目PTZ相机中心视点重合的测距方法

    公开(公告)号:CN116630437A

    公开(公告)日:2023-08-22

    申请号:CN202310569735.5

    申请日:2023-05-19

    Abstract: 双目PTZ相机中心视点重合的测距方法,解决了主动视觉三维检测时在线环境中无法用标定板重新标定的问题,属于主动视觉技术领域。本发明包括:双目PTZ相机的左右相机分别在球腔内各自位置处采用各种俯仰角和方位角拍摄目标图像,获得角度‑图像编码器,测距时,利用左右相机拍摄目标,根据拍摄的图像,在角度‑图像编码器中找到左右相机拍摄的图像对应的方位角和俯仰角,再结合左右相机和目标的位置几何关系,得到左右相机与目标点的夹角α0、β0;根据α0、β0、左右相机旋转中心位置点间距D,解出目标点的三维距离。本发明可以在调焦和拍摄角度和范围调节后内外参发生变化条件下,不需要自标定,仍然可以进行中心视点重合时测距。

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