摘要
本发明公开了一种空中非合作目标姿态估计方法及系统,包括获取非合作目标位姿数据,形成数据集;构建端到端视觉网络,集成目标检测与关键点检测任务;在检测头中引入方向敏感位置编码DAPE,将二维特征图的空间坐标映射至极坐标空间,并通过多尺度正弦与余弦函数对极角和极径分别编码,得到准确的关键点;再设计几何约束损失模块GCL,通过建立关键点预测与边界框预测之间的多重空间约束机制;基于优化后的二维关键点,结合相机参数与目标物理尺寸,通过PNP算法解算推导非合作目标的三维姿态。本发明构建集成目标检测与关键点预测的端到端神经网络结构,完成非合作空中目标的检测与关键点定位,提升整体检测效率与姿态估计精度。
技术关键词
姿态估计方法
关键点
特征金字塔网络
特征提取网络
双向特征金字塔
多尺度特征融合
数据
神经网络结构
光电平台
相机
仿真场景
算法
编码模块
视觉
多场景
三维模型
系统为您推荐了相关专利信息
属性识别模型
信息生成方法
场景分类
对象
自然语言
铁路货车车体
数据处理服务器
缺陷识别方法
高光谱相机
特征提取网络
数据项
编码向量
自动生成方法
资产
自动生成系统