一种基于特征点的机器视觉空间姿态检测方法

本申请属于机器视觉技术领域，更具体地说，涉及一种基于特征点的机器视觉空间姿态检测方法，在本发明中采用特征点辅助的坐标提取方法，通过预定义的特征点的空间约束关系，同时基于双分支深度学习模型融入原始图像的特征信息，有效提升了预测值的可靠度，同时克服了多视角带来的特征匹配误差，其次由于本申请的输入特征为预定义的特征点的空间坐标和图像，因此输入特征的维度少，故双分支深度学习模型的采用轻量化的深度学习模型，使得降低了推理延迟，并且对于硬件要求极低，进而降低了部署成本。