目标物的位置识别方法、装置、系统及存储介质制造方法及图纸

本申请涉及目标物的位置识别方法、装置、系统及存储介质。其中，该目标物的位置识别方法包括：获取目标物的二维图像和目标物点云；获取目标物的3D模型；基于第一配准与第二配准相结合的方法，识别目标物的位置信息；其中，第一配准为目标物点云和3D模型的配准；第二配准为二维图像和3D模型的配准。采用本申请的技术方案可以提高目标物的位置信息识别的鲁棒性。方案可以提高目标物的位置信息识别的鲁棒性。方案可以提高目标物的位置信息识别的鲁棒性。

【技术实现步骤摘要】
目标物的位置识别方法、装置、系统及存储介质


[0001]本申请涉及图像识别
，特别是涉及一种目标物的位置识别方法、装置、系统及存储介质。

技术介绍

[0002]随着自动化的发展，对目标物在各种复杂情况下的位置识别的精确有着更高的需求。现有的位置识别的方法，比如，基于目标物的三维图像和二维图像等进行的目标物的位置识别，在某些方面都各自存在一定的优势和缺点，导致最终得到的目标物的位置信息识别结果的鲁棒性较差。

技术实现思路

[0003]本申请提供一种目标物的位置识别方法、装置、系统及存储介质，可以提高目标物的位置信息识别的鲁棒性。
[0004]第一方面，本申请提供一种目标物的位置识别方法，所述位置识别方法包括：
[0005]获取目标物的二维图像和目标物点云；
[0006]获取所述目标物的3D模型；
[0007]基于第一配准与第二配准相结合的方法，识别所述目标物的位置信息；
[0008]其中，
[0009]所述第一配准为所述目标物点云和所述3D模型的配准；/>[0010]所述本文档来自技高网...

【技术保护点】

【技术特征摘要】
1.一种目标物的位置识别方法，其特征在于，所述位置识别方法包括：获取目标物的二维图像和目标物点云；获取所述目标物的3D模型；基于第一配准与第二配准相结合的方法，识别所述目标物的位置信息；其中，所述第一配准为所述目标物点云和所述3D模型的配准；所述第二配准为所述二维图像和所述3D模型的配准。2.根据权利要求1所述的目标物的位置识别方法，其特征在于，所述基于第一配准与第二配准相结合的方法，识别所述目标物的位置信息包括：基于目标函数，以迭代的方式执行所述第一配准和所述第二配准，直到满足终止条件；其中，所述目标函数为基于权重系数，结合第一函数和第二函数得到；所述第一函数为以迭代的方式进行所述第一配准所定义的函数；所述第二函数为以迭代的方式进行所述第二配准所定义的函数。3.根据权利要求2所述的目标物的位置识别方法，其特征在于，所述目标函数为：其中，0≤α≤1，α表征调整F1和F2的比重的权重系数；F1表征所述第一函数；F2表征所述第二函数；(R,t)表征所述目标物的位置信息。4.根据权利要求2所述的目标物的位置识别方法，其特征在于，所述目标函数为：其中，0≤α≤1，α表征调整F1和F2的比重的权重系数；L1表征所述第一配准里定义在P和Q点对的误差；L2表征第二配准里定义在u和v点对的误差；P表征模型点云上的点；Q表征目标物点云上的点；u表征二维模板图像中的局部特征点；v表征二维图像中的局部特征点；(R,t)表征所述目标物的位置信息。5.根据权利要求1所述的目标物的位置识别方法，其特征在于，所述目标物的3D模型为目标物点云模型，所述第一配准包括：基于第一函数，以迭代的方式进行所述第一配准。6.根据权利要求1所述的目标物的位置识别方法，其特征在于，所述第二配准包括：基于第二函数，迭代改变所述3D模型的姿态；生成每个姿态下的所述3D模型对应的二维模型图像；提取所述二维模型图像中的所述目标物的局部特征；基于所述二维图像中的局部特征和所述二维模型图像中的局部特征进行配准。7.根据权利要求1
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6任一项所述的目标物的位置识别方法，其特征在于，所述位置识别方法还包括：提取所述二维图像中的所述目标物的局部特征，以得到包括所述...

【专利技术属性】
技术研发人员：请求不公布姓名，
申请(专利权)人：曰轮法寺，
类型：发明
国别省市：