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申请/专利权人：奇跃公司
申请日：2019-11-13
公开（公告）日：2024-06-18
公开（公告）号：CN113272713B
主分类号：G02B27/01
分类号：G02B27/01;G06F3/01;G06T7/12;G06T7/30;G06V10/40;G06V10/82;G06V10/46;G06N3/0464;G06N3/0895
优先权：["20181115 US 62/767,887","20191010 US 62/913,378"]
专利状态码：有效-授权
法律状态：2024.06.18#授权;2021.12.21#实质审查的生效;2021.08.17#公开
摘要：在训练用于执行视觉测程法的神经网络的示例方法中，该神经网络接收环境的多个图像，针对每个图像确定相应的一组关注点和相应的描述符，并确定多个图像之间的对应关系。确定对应关系包括确定多组关注点之间的一个或多个点对应关系，并基于一个或多个点对应关系确定一组候选关注点，每个候选关注点指示三维空间的环境中的相应特征。神经网络针对每个候选关注点确定相应的稳定性度量。基于一个或多个候选关注点修改神经网络。
主权项：1.一种训练用于执行视觉测程法的神经网络的方法，所述方法包括：由使用一个或多个计算机系统实现的所述神经网络接收环境的多个图像；由所述神经网络针对每个图像确定相应的一组关注点和相应的描述符；由所述神经网络基于所述多个图像的多组关注点和所述描述符确定所述多个图像之间的对应关系，其中，确定所述多个图像之间的所述对应关系包括：确定所述多组关注点之间的一个或多个点对应关系，其中，每个点对应关系指示一个图像的关注点与另一图像的关注点之间的相应的对应关系，以及基于所述一个或多个点对应关系确定一组候选关注点，每个候选关注点指示三维空间的所述环境中的相应特征；以及针对每个候选关注点确定相应的稳定性度量，包括确定第一候选关注点是稳定的，其中，确定所述第一候选关注点是稳定的包括：确定在超过第一阈值数量的所述多个图像中的若干图像中描绘所述第一候选关注点，以及确定与所述第一候选关注点相关联的重投影误差小于第一阈值误差级别；以及基于所述候选关注点中的一个或多个修改所述神经网络，其中，基于所述候选关注点中的一个或多个修改所述神经网络包括：响应于确定所述第一候选关注点是稳定的，从所述多个图像中选择所述第一候选关注点和第一对图像以训练所述神经网络，所述第一对图像描绘所述环境中的所述第一候选关注点。
全文数据：
权利要求：
百度查询： 奇跃公司 用于执行自改进的视觉测程法的系统和方法
免责声明
1、本报告根据公开、合法渠道获得相关数据和信息，力求客观、公正，但并不保证数据的最终完整性和准确性。
2、报告中的分析和结论仅反映本公司于发布本报告当日的职业理解，仅供参考使用，不能作为本公司承担任何法律责任的依据或者凭证。
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