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申请/专利权人：东北大学
摘要：本发明提供一种面向6D位姿估计的3D关键点选择方法，涉及位姿估计技术领域，首先，该方法加载并渲染.ply格式的3D模型，使用SIFT算法从渲染的图像中提取2D关键点，这种方案解决了以往关键点选择算法中仅依赖几何信息而忽略纹理信息的问题。然后，将2D关键点提升到3D空间中，得到纹理化的3D点云。最后，设计了一个名为KeyPointNet的神经网络模型，该模型结合了2D关键点选择方法与深度学习的优势，用于从点云数据中提取关键点信息。本发明还引入了Wasserstein损失和分散度损失，综合考虑了关键点之间的几何分散性和投票分布，以改进关键点的选择的准确性和鲁棒性，进而提高物体6D位姿估计的准确率。
主权项：1.一种面向6D位姿估计的3D关键点选择方法，其特征在于，包括以下步骤：步骤1：使用.ply格式的3D模型生成渲染若干个角度的图像并使用SIFT算法提取2D关键点；步骤2：基于针孔成像原理，整合每个.ply格式的3D模型的多视角2D关键点，获取纹理化的3D点云；步骤3：设计关键点提取网络KeyPointNet提取关键点的信息，实现3D关键点提取网络提取点云中的关键点；步骤4：对关键点提取网络KeyPointNet进行训练，实现对3D关键点的选择。
全文数据：
权利要求：
百度查询： 东北大学 一种面向6D位姿估计的3D关键点选择方法
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