一种基于前景概率的遮挡环境位姿估计方法

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。