一种姿态估计方法、服务器和网络设备技术

本发明专利技术提供了一种姿态估计方法、服务器和网络设备，涉及通信技术领域，该所述姿态估计方法包括：获取网络设备通过基站的移动边缘计算MEC服务器发送的至少一个视频信息；根据所述视频信息进行视频解码，获得解码后的视频内容；根据所述视频内容以及所述网络设备的设备信息，计算所述网络设备的姿态向量；向所述网络设备发送所述姿态向量。本发明专利技术实施例通过获取网络设备通过基站的MEC服务器发送的至少一个视频信息，根据所述视频信息进行视频解码，获得解码后的视频内容，并根据所述视频内容以及所述网络设备的设备信息，计算所述网络设备的姿态向量，并向所述网络设备发送所述姿态向量，能够保证低时延、高带宽和强处理能力。

【技术实现步骤摘要】
一种姿态估计方法、服务器和网络设备
本专利技术涉及通信
，具体涉及一种姿态估计方法、服务器和网络设备。
技术介绍
随着VR(虚拟现实，VirtualReality)、AR(增强现实，AugmentedReality)、机器人、自动驾驶等行业的快速发展，对设备自身位置的判断需求非常广泛。如在AR和机器人领域，通过单一或多个摄像头拍摄画面，反向计算自身的实时位置，才能实现精确的及时定位与SLAM(地图构建，SimultaneousLocalizationandMapping)，而这一功能是几乎所有AR设备、机器人设备所必须具备的通用能力。在VR图像采集时，需采用多个相机组成的阵列覆盖360°的画面，在这些画面最终生成时需要将单个相机的图像进行拼接，只有获取每个相机所处的精确位置、朝向等参数，才能实现这一过程。对相机(阵列)当前所处的位置和朝向进行计算和估计的过程，被称作相机姿态估计。传统的粗颗粒度姿态估计可以考虑使用GPS(全球定位系统，GlobalPositioningSystem)等技术，而发展到当前阶段，姿态估计的精度要求通常为毫米或者本文档来自技高网...

【技术保护点】
1.一种姿态估计方法，应用于业务处理服务器，其特征在于，包括：/n获取网络设备通过基站的移动边缘计算MEC服务器发送的至少一个视频信息；/n根据所述视频信息进行视频解码，获得解码后的视频内容；/n根据所述视频内容以及所述网络设备的设备信息，计算所述网络设备的姿态向量；/n向所述网络设备发送所述姿态向量。/n

【技术特征摘要】
1.一种姿态估计方法，应用于业务处理服务器，其特征在于，包括：
获取网络设备通过基站的移动边缘计算MEC服务器发送的至少一个视频信息；
根据所述视频信息进行视频解码，获得解码后的视频内容；
根据所述视频内容以及所述网络设备的设备信息，计算所述网络设备的姿态向量；
向所述网络设备发送所述姿态向量。


2.如权利要求1所述的姿态估计方法，其特征在于，所述根据所述视频信息进行视频解码，包括：
当所述网络设备为包括单相机设备时，对所述单相机的视频信息进行解码；
当所述网络设备为包括至少两个相机设备时，分别对每一所述相机的所述视频信息进行解码。


3.如权利要求1所述的姿态估计方法，其特征在于，当所述网络设备为包括单相机设备时，所述根据所述视频内容以及所述网络设备的设备信息，计算所述网络设备的姿态向量，包括：
获取对所述视频信息解码后的视频内容，以及所述视频内容的多个单帧图像；
获取所述单帧图像中的图像特征；
根据所述图像特征，估算所述网络设备的姿态估计向量；
根据所述姿态估计向量以及所述设备信息中的惯性测量单元IMU信息，获取所述网络设备的姿态向量；
其中，所述图像特征包括加速分段测试特征FAST和尺度不变特征SIFT。


4.如权利要求1所述的姿态估计方法，其特征在于，当所述网络设备为包括至少两个相机设备时，所述根据所述视频内容以及所述网络设备的设备信息，计算所述网络设备的姿态向量，包括：
获取对每一相机的所述视频信息进行解码后的视频内容；
获取多个所述视频内容同步后同一时刻的视频帧；
根据同一时刻的视频帧，获取至少两个相机所拍摄同一物体的三维坐标以及所述物体在图像中的二维坐标；其中，至少两个相机为同一时刻拍摄的视频内容中具有部分视频帧重叠的相机；
根据所述三维坐标、所述二维坐标以及所述设备信息中的物理参数信息，计算每一所述相机对应的姿态向量。


5.如权利要求4所述的姿态估计方法，其特征在于，所述根据所述视频内容以及所述网络设备的设备信息，计算所述网络设备的姿态向量之后，还包括：
根据至少两个所述相机之间的相对姿态关系，计算至少两个所述相机之间的相对姿态向量；
根据所述相对姿态向量，对多个所述视频内容进行处理，获取处理后的视频内容；
向云端服务器发送所述处理后的视频内容；
其中，所述相对姿态关系为：






其中，R为相对姿态向量中的平移向量；
T为相对姿态向量中的旋转向量；
RA为其中一相机的平移向量；
TA为其中一相机的旋转向量；
RB为另一相机的平移向量；
TB为另一相机的旋转向量。


6.一种姿态估计方法，应用于网络设备，其特征在于，包括：
获取所述网络设备所拍摄的至少一个视频信息；
通过基站的移动边缘计算MEC服务器向业务处理服务器发送所述视频信息；
接收所述业务处理服务器发送的姿态向量；其中所述姿态向量为所述业务处理服务器根据所述视频信息解码后的视频内容和所述网络设备的设备信息计算获得。


7.一种服务器，所述服务器为业务处理服务器，包括处理器和收发器，其特征在于，所述处理器用于：
获取网络设备通过基站的移动边缘计算MEC服务器发送的至少一个视频信息；<...

【专利技术属性】
技术研发人员：周佳俊，
申请(专利权)人：中国移动通信有限公司研究院，中国移动通信集团有限公司，
类型：发明
国别省市：北京;11