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申请/专利权人：天津大学
申请日：2024-02-18
公开（公告）日：2024-06-04
公开（公告）号：CN118135013A
主分类号：G06T7/73
分类号：G06T7/73;G06V10/40;G06V10/75;G06V10/74
优先权：
专利状态码：在审-实质审查的生效
法律状态：2024.06.21#实质审查的生效;2024.06.04#公开
摘要：本发明公开了一种点云图像特征点跟踪的姿态测量方法，该方法的测量系统包括：安装于转台上的待测物体，固定场景模型，安装于待测物体上用于拍摄的摄像机；该方法包括以下步骤：采集双目序列图像，利用ORB算法进行特征提取和匹配；通过三角测量法计算得到三维点云；利用点云图像双向匹配算法获取三维点云与初始测量图像之间的匹配点对，得到点云图像跟踪点库；利用点云图像匹配特征点跟踪算法对点云图像跟踪点库进行跟踪，得到后续测量图像与三维点云之间的2D‑3D匹配点对；利用EPnP算法，对2D‑3D匹配点对进行姿态解算。本发明通过跟踪的方式在测量图像中提取特征点，避免了测量过程中特征提取和匹配算法的重复运算，大幅提升了姿态测量的计算速度。
主权项：1.一种点云图像特征点跟踪的姿态测量方法，其特征在于：包括以下步骤：S1：采集固定场景模型双目序列图像，利用ORB算法对所述双目序列图像进行特征提取获取特征点，并对相邻图像特征点进行匹配；S2：将步骤S1中得到的匹配特征点，根据三角测量法计算得到三维点，生成固定场景模型的三维点云；S3：采集测量过程中的固定场景模型单目图像，利用点云图像双向匹配算法获取三维点云与初始测量图像之间的匹配点对，得到点云图像跟踪点库；S4：利用点云图像匹配特征点跟踪算法，对步骤S3中得到的点云图像跟踪点库进行跟踪，采集固定场景模型新的测量图像，得到后续测量图像与三维点云之间的2D-3D匹配点对，将新的2D-3D匹配点对更新到点云图像特征点库；S5：利用EPnP算法，对步骤S4中得到的2D-3D匹配点对进行姿态解算，解算出当前测量图像相对于世界坐标系的旋转矩阵R。
全文数据：
权利要求：
百度查询： 天津大学 点云图像特征点跟踪的姿态测量方法
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