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摘要：本发明提供一种基于前景概率的遮挡环境位姿估计方法，涉及机器人视觉感知及深度学习中目标识别与检测的技术领域，利用深度学习网络对采样后的数据提取特征，并进行目标分割及关键点检测，最后通过最小二乘拟合算法得到最终的位姿参数；相比于现有技术中利用深度学习网络直接进行位姿参数估计的方法，本发明利用了传统图像处理的相关手段，在数据采样和目标分割部分进行了改进，平衡了前景和背景的采样比例，并缓解了深度学习网络的严重语义分割误差，改善现有技术中存在的在遮挡严重的杂乱场景下鲁棒性不强，遮挡的情况对算法影响较大使得应用环境受限，难以满足现实环境中的位姿估计需要的技术问题，达到了提升位姿估计适用场景的技术效果。
主权项：1.一种基于前景概率的遮挡环境位姿估计方法，其特征在于，该方法基于RGB-D图像，其步骤在于：S10.对RGB图像进行距离变换，生成距离图；S20.计算逐像素的前景概率，并利用前景概率指导RGB-D像素点采样；S30.将采样后的RGB-D数据输入双向融合网络提取特征；S40.利用融合特征进行目标分割及3D关键点预测；S50.通过分割结果选取目标物体的关键点，并进行关键点投票；S60.对投票得出的3D关键点应用最小二乘拟合算法得到位姿参数。
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百度查询： 沈阳工业大学 一种基于前景概率的遮挡环境位姿估计方法
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