摘要
一种基于图像和点云特征对齐及姿态微调的车辆姿态估计方法。本发明公开了一种图像和点云特征对齐及姿态微调的车辆姿态估计方法,主要解决现有技术对车辆位姿估计结果准确率低,图像特征和点云特征表征信息不匹配的问题。其实施方案为:1)获取点云和图像数据集;2)构建位姿估计模型;3)构建模型损失函数;4)训练位姿估计模型;5)推理并获得姿态变换结果。本发明构建的车辆位姿估计模型,通过图像和点云特征匹配对齐的方式及跨模态注意力机制,实现多模态共性特征表示能力的增强,进而实现对姿态估计结果的微调,提升车辆位姿估计的准确率,具有较大的实际应用价值。
技术关键词
姿态估计方法
对齐模块
加权特征
融合特征
注意力
矩阵
深度编码器
无人驾驶车辆
微调特征
多模态特征
点云
图像编码器
旋转式激光雷达
Adam算法
数据
编码模块
系统为您推荐了相关专利信息
分割方法
金字塔
局部注意力机制
变换器
分割系统
深度卷积生成对抗网络
数据增广方法
注意力机制
深度卷积网络
样本