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申请/专利权人：东莞市德普特电子有限公司
摘要：本发明涉及自动化技术领域，尤其是指二维图像与三维点云结合的位姿估计方法、介质及设备，其包括以下步骤：实时数据采集；YOLOv8图像实例分割；点云映射分割；对图像进行实例分割，然后使用二维图像和三维点云的对应关系进行分割；点云配准顺序决策；从YOLOv8识别分割实例的置信度、点云实例的平均高度以及点云实例与点云配准模板点数关系，三个维度来综合起来对点云配准的先后顺序进行决策；点云预处理；点云配准；输出目标类别及位姿。本发明使用深度学习识别分割实例图像，通过点云映射分割的方式得到目标的点云实例，并提出全新的配准决策方法，可以解决复杂混叠场景下的目标识别和点云分割的精度低、效率差的问题。
主权项：1.二维图像与三维点云结合的位姿估计方法，其特征在于，包括以下步骤：步骤S10、实时数据采集；实时数据采集分为二维图像采集和三维点云实时数据采集；步骤S20、YOLOv8图像实例分割；首先，通过一个深度卷积神经网络对输入图像进行特征提取，以捕捉图像中的关键信息；接下来，利用卷积层和池化层对特征图进行处理，以进一步提取图像的上下文信息；然后，通过一个全连接层将提取到的特征图映射到一个高维特征向量，以表示图像中的不同目标实例；在此基础上，对图像进行候选目标区域的提取，以进一步缩小实例分割的范围；最后，利用一个分割网络对候选目标区域进行像素级别的分类和分割，以得到最终的实例分割结果；步骤S30、点云映射分割；对图像进行实例分割，然后使用二维图像和三维点云的对应关系进行分割；步骤S40、点云配准顺序决策；从YOLOv8识别分割实例的置信度、点云实例的平均高度以及点云实例与点云配准模板点数关系，三个维度来综合起来对点云配准的先后顺序进行决策；步骤S50、点云预处理；步骤S60、点云配准；步骤S70、输出目标类别及位姿。
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百度查询： 东莞市德普特电子有限公司 二维图像与三维点云结合的位姿估计方法、介质及设备
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