基于多目的匹配、姿态识别方法、装置及系统制造方法及图纸

本申请涉及一种基于多目的匹配、姿态识别方法、装置及系统。其中，匹配方法包括获取至少包括特征线的N张图像；其中，每张图像中的特征线为三维空间内目标物关联的某一特征线分别在所述N张图像上的投影；其中，N为大于等于2的整数；匹配所述N张图像中的所述特征线上的特征点，得到所述N张图像中的匹配特征点。采用本发明专利技术的技术方案，由于匹配图像中包括了特征线信息，使得即使在一些特征点无法获得的情况下，仍然可以实现良好的匹配效果。

【技术实现步骤摘要】
基于多目的匹配、姿态识别方法、装置及系统
本申请涉及图像匹配
，特别是涉及基于多目的匹配、姿态识别方法、装置及系统。
技术介绍
随着科技水平的提高，整个社会都向着智能化、自动化的方向发展。姿态识别是增强现实、虚拟现实、机器人领域的关键。近年来随着深度学习的快速发展，姿态识别得到了迅速的发展。在一个实施例中，现有的基于多目的姿态识别的过程，以双目为例，通过某种方式找到双目左右两张图片上的关键点；对左右图的关键点进行匹配(即找到左图关键点与右图关键点之间的对应关系)；利用匹配后的关键点对，通过三角测量法，计算出三维空间下该3D关键点的姿态，采用此方法可以得到很多个3D关键点；结合CAD模型，利用点云迭代最近点(ICP)、Linemod等等算法，可以得到目标物的姿态。现有的基于多目的姿态识别方法，当一些角点不能被观测到时，上述匹配方法可能会失效。
技术实现思路
基于此，本专利技术提供一种基于多目的匹配、姿态识别方法、装置、系统。本专利技术第一方面提供一种基于多目的匹配方法，所述匹配方法包括如下本文档来自技高网...

【技术保护点】
1.一种基于多目的匹配方法，其特征在于，所述方法包括：/n获取包括特征线的N张图像；其中，每张图像中的特征线为三维空间内目标物关联的特征线分别在所述N张图像上的投影；其中，N为大于等于2的整数；/n匹配所述N张图像中位于所述特征线上的特征点，得到所述N张图像中的匹配特征点。/n

【技术特征摘要】
1.一种基于多目的匹配方法，其特征在于，所述方法包括：
获取包括特征线的N张图像；其中，每张图像中的特征线为三维空间内目标物关联的特征线分别在所述N张图像上的投影；其中，N为大于等于2的整数；
匹配所述N张图像中位于所述特征线上的特征点，得到所述N张图像中的匹配特征点。


2.根据权利要求1所述的基于多目的匹配方法，其特征在于，所述N张图像包括基准图像和匹配图像；所述匹配图像中包括一条特征线；所述匹配所述N张图像中的所述特征线上的特征点包括如下方法步骤：
获取所述基准图像中的特征线上的基准特征点；
提取所述匹配图像中的特征线上的对应特征点；所述对应特征点与所述基准特征点位于同一参考线上；
以所述基准特征点和所述对应特征点，作为所述N张图像中的匹配特征点。


3.根据权利要求1所述的基于多目的匹配方法，其特征在于，所述N张图像包括基准图像和匹配图像；所述匹配图像中包括至少两条特征线；所述匹配所述N张图像中的所述特征线上的特征点包括如下方法步骤：
获取所述基准图像中的特征线上的基准特征点；
提取所述匹配图像中的至少两条特征线上的至少两个对应特征点；所述至少两个对应特征点与所述基准特征点位于同一参考线上；
筛选所述至少两个对应特征点，得到与所述基准特征点真实匹配的真实对应特征点；
以所述基准特征点和所述真实对应特征点，作为所述N张图像中的匹配特征点。


4.根据权利要求1所述的基于多目的匹配方法，其特征在于，所述N张图像包括基准图像和匹配图像；所述匹配所述N张图像中的所述特征线上的特征点包括如下方法步骤：
获取所述基准图像中的特征线上的基准特征点；
提取所述匹配图像中的特征线上的对应特征点；所述对应特征点与所述基准特征点位于同一参考线上；
判断所述对应特征点的数量等于1或大于1；
若等于1；以所述基...

【专利技术属性】
技术研发人员：何德裕，
申请(专利权)人：鲁班嫡系机器人深圳有限公司，
类型：发明
国别省市：广东;44