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申请/专利权人：上海旻实智能科技有限公司
摘要：本发明公开了一种目标物体位姿检测网络框架的改进方法，该框架由经典的Pix2Pose网络改进而来，用误差剔除掩膜图替换原来的掩膜图，并在训练过程中对输入图像的包围框采用了一种新的动态缩放方法，考虑了物体模型的形状特征，基于物体图像和模型，修正FPS算法中的距离，使筛选的关键点位于模型上特征丰富的区域，而投影的关键点附近也具有较为明显的纹理，更容易被神经网络识别和定位，大大提高了关键点的定位精度。本公开实施例通过所述方法从视觉传感器拍摄的二维图像中提取目标物体的位姿，提升了姿态检测的准确性。
主权项：1.一种用于物体位姿估计的关键点筛选方法，其特征在于，包括以下步骤：S1：收集包含物体图像的原始图像；S2：使用物体的掩膜提取原始图像中物体图像的像素，利用边缘检测算法在物体图像的像素区域检测物体图像的边缘；S3：利用投影关系计算原始图像上物体图像的像素对应的物体模型表面坐标；S4：统计物体模型表面上的点在物体图像上投影成为边缘的次数；S5：利用得到的次数修正最远点采用算法中的距离，并在物体模型上筛选关键点。
全文数据：
权利要求：
百度查询： 上海旻实智能科技有限公司 一种用于物体位姿估计的关键点筛选方法
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