一种基于像素信息的维修性试验部件智能位姿估计方法

本发明公开了一种基于像素信息的维修性试验部件智能位姿估计方法，涉及虚实融合维修性试验领域，包括如下步骤：S1、通过结合激活函数和通道注意力机制的主干网络提取输入图像的特征；S2、主干网络输出图像的语义分割结果，对图像中所有像素点指向关键点的向量场表示；S3、利用像素关键点投票方法确定二维关键点的置信度表示；S4、通过利用位姿算法估计出零部件的6D位姿。本发明对原始的PVNet算法进行了改进，主要是对特征提取网络的改进。在特征提取网络中引入了注意力机制，并将FReLU激活函数引入到特征提取网络中，改进后的算法能够有效提升网络对部件的特征提取能力。