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申请/专利权人：清华大学深圳国际研究生院;清华大学
摘要：一种频率感知流辅助的水下目标位姿估计自监督方法，包括：对合成及真实水下RGB图像进行频域分析，提取振幅与相位信息，执行频域振幅处理策略，以增强数据的多样性和鲁棒性；其次，利用增强后的合成图像预训练位姿和流估计网络，获取初始位姿和流场，并以此对真实图像进行初步位姿预测；进一步，基于3D模型和预测的初始位姿，渲染出变化的合成图像，围绕初始位姿提供丰富的视角变化。最后，结合真实与合成图像，通过密集的2D‑2D对应关系和特征级对齐，进行位姿和光流的迭代优化，利用形状约束，增强自监督学习能力。该方法有效提升了位姿估计的精度和鲁棒性，同时避免了对深度数据的依赖，降低了成本，拓宽了水下应用场景的潜力。
主权项：1.一种频率感知流辅助的水下目标位姿估计自监督方法，其特征在于，包括以下步骤：S1.获取合成RGB图像和真实水下捕获的RGB图像；利用频域变换方法对所述图像进行频域分析，提取振幅和相位信息，并执行频域振幅处理策略，从而实现数据增强；S2.使用经过步骤S1数据增强的合成图像，预训练初步的位姿估计网络和流估计网络，以获取图像的初始位姿和初始流场；使用所述初步位姿估计网络对真实水下图像进行初步位姿估计，得到初始位姿预测；S3.利用给定的目标对象3D模型和S2步骤中预测的初始位姿，渲染出围绕初始位姿变化的多个合成图像；S4.基于步骤S2得到的初步位姿以及S3步骤生成的合成图像，进行位姿和光流估计的迭代优化，其中，在真实图像和合成图像之间建立密集的2D-2D对应关系，利用光流辅助进行图像级对齐；以及在高维潜在空间内进行特征级对齐，提取和整合高级语义信息；结合图像级和特征级对齐，使用形状约束光流，进行网络的自监督学习。
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权利要求：
百度查询： 清华大学深圳国际研究生院 清华大学 一种频率感知流辅助的水下目标位姿估计自监督方法
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