摘要
本发明涉及一种类别级物体位姿估计方法及系统,所述方法包括以下步骤:获取目标物体的单目图像和深度图像,根据单目图像和深度图像得到目标物体的三维点云;根据单目图像通过二维特征提取器得到目标物体的RGB特征,通过三维特征提取器根据三维点云得到目标物体的点云特征;将RGB特征和点云特征按通道拼接输入物体表征点提取网络得到表征点特征;将表征点特征和采样参考特征输入前门调整主干网络分别得到交叉注意力层特征和自注意力层特征;通过自适应加权融合算法将自注意力层特征和交叉注意力层特征进行加权融合,得到位姿估计输出特征输入MLP网络进行解码,得到目标物体的六自由度位姿与尺寸。与现有技术相比,本发明提高了物体位姿估计的精确度。
技术关键词
物体位姿估计方法
注意力
三维特征提取
输出特征
加权融合算法
RGB特征
特征提取器
前门
网络
图像
位姿估计系统
点云特征
蒸馏
线性
解码
模块
队列
关键点
系统为您推荐了相关专利信息
文字特征
图像分割方法
图像分割模型
视觉特征提取
文本
影像
多策略融合
特征匹配方法
RANSAC算法
多视角
智能识别方法
多模态数据融合
特征选择算法
基因测序数据
生物信息数据分析技术
多功能输电线路
气象监测数据
融合图像特征
传感器监测
场景
训练特征提取模型
注意力机制
位置编码信息
子模块
无人机信号识别