一种基于深度学习的复杂环境下多尺度空间目标相对位姿估计方法及系统

一种基于深度学习的复杂环境下多尺度空间目标相对位姿估计方法及系统，属于空间目标位姿估计技术领域。本发明为了应对空间目标在空间环境高动态的复杂光学条件和位姿快速解算需求而提出的。技术要点：根据不同位置姿态下空间目标三维模型虚拟仿真，获取位姿样本集；构建目标关键点二维位置回归网络；根据位姿样本集输入回归网络，得到目标训练模型；利用随机一致性透视n点法求解位姿；本发明基于深度学习构建对空间目标关键点二维投影的回归网络，网络样本数据集图像输入到以Darknet53为骨干网络构成的网络，本发明构建了针对空间目标关键点二维位置的回归网络，之后根据位姿样本集对该网络进行训练，以得到能够精准预测目标位姿的训练模型。