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申请/专利权人：湖北长江北斗数字产业有限公司
摘要：本发明提出了一种目标位姿估计方法，包括以下步骤：获取待识别的目标对象的图像数据；融合多尺度卷积的多分支结构块，构建位姿估计模型；将待识别的目标对象的图像数据输入到位姿估计模型中，获取目标对象的位姿估计值；采用混合体素网格方法对目标位姿估计值进行处理，获得体素的体密度和颜色信息，并将体素的体密度和颜色信息输入到神经辐射场模型中，获得渲染关键帧；获取目标对象实时观测真值，根据光度损失函数，计算渲染关键帧与目标对象实时观测真值之间的损失，得到损失值；该方法通过融合多尺度卷积的多分支结构块，构建位姿估计模型，可替换传统检测网络的卷积结构并构建位姿估计网络分支，实现高精度、高效率位姿估计值推测。
主权项：1.一种目标位姿估计方法，其特征在于，包括以下步骤：S1，获取待识别的目标对象的图像数据；S2，融合多尺度卷积的多分支结构块，构建位姿估计模型；S3，将待识别的目标对象的图像数据输入到位姿估计模型中，获取目标对象的位姿估计值；S4，采用混合体素网格方法对目标位姿估计值进行处理，获得体素的体密度和颜色信息，并将体素的体密度和颜色信息输入到神经辐射场模型中，获得渲染关键帧；S5，获取目标对象实时观测真值，根据光度损失函数，计算渲染关键帧与目标对象实时观测真值之间的损失，得到损失值；S6，通过反向传播算法迭代训练，更新神经辐射场模型的参数，以获取最优体密度结果；S7，基于最优体密度结果求解得到对应的位姿。
全文数据：
权利要求：
百度查询： 湖北长江北斗数字产业有限公司 一种目标位姿估计方法及系统
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