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申请/专利权人：深圳市其域创新科技有限公司
摘要：本发明涉及一种基于场景语义图的视觉重定位方法、装置和计算机设备，通过基于机器学习的语义分割和实例分割，建立全局的场景语义图。随后，对当前帧分别进行类似处理，充分考虑了语义信息和结构信息，建立当前帧的场景语义图；通过进行相似性匹配，从全局的场景语义图中提取候选匹配帧，借助场景语义信息提升了匹配的准确性，特别对于纹理较弱的区域，提供了更可靠的匹配结果；最后，结合全局的场景语义图中的候选匹配帧进行位姿计算，实现了视觉重定位，使得整体方法更加全面且适应性强，极大程度地提高了视觉重定位的精度和效率，为视觉重定位领域带来了显著的进步。
主权项：1.一种基于场景语义图的视觉重定位方法，其特征在于，包括以下步骤：获取基于机器学习的语义分割和实例分割建立的全局的场景语义图；对目标场景进行图像获取处理得到当前帧的场景图，并基于语义信息和结构信息对所述当前帧的场景图进行构建，得到当前帧的场景语义图；对所述当前帧的场景语义图和所述全局的场景语义图进行相似性匹配，从所述全局的场景语义图中提取出候选匹配帧；结合所述全局的场景语义图中的候选匹配帧，对当前帧的场景语义图进行位姿计算以实现视觉重定位；其中，在获取基于机器学习的语义分割和实例分割建立的全局的场景语义图之前，所述视觉重定位方法包括：预先获取所述目标场景的多帧场景图像；识别每帧场景图像中的物体类别，得到每帧场景图像的标签列表，所述标签列表记载所述场景图像中物体的文本标签，所述文本标签记载物体类别；检测每帧场景图像中的物体位置，得到每帧场景图像中物体的2D包围框；对所述每帧场景图像中物体的2D包围框，以及所述每帧场景图像的标签列表进行融合处理，并结合点云距离算法得到每个物体实例的3D包围框和文本标签；基于所述目标场景的多帧场景图像，结合所述每个物体实例的3D包围框和文本标签，将每个物体实例作为全局的场景语义图的节点，构建节点之间边的关系，生成所述目标场景的全局的场景语义图。
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权利要求：
百度查询： 深圳市其域创新科技有限公司 基于场景语义图的视觉重定位方法、装置和计算机设备
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