高频率6DoF姿态估计方法及系统技术方案

本发明专利技术公开了一种高频率6DoF姿态估计方法及系统，该方法包括将带有标记码的模型设置在目标物体上，获取首帧目标物体的完整图像，并利用上一帧目标物体的姿态，预测后续帧的感兴趣区域，根据预测的感兴趣区域获取后续帧的感兴趣区域图像；将每一帧目标物体的图像或感兴趣区域图像利用检测器，检测并识别感兴趣区域中所有标记码的角点；获取标记码角点的二维像素点集和对应的三维空间点集进行目标物体的姿态解算。本申请采用标记码与模型法相结合的形式，解决现有技术中微小物体姿态估计无法准确、连续的问题，减少计算量，实现对微小物体快速连续的进行姿态解算。快速连续的进行姿态解算。快速连续的进行姿态解算。

【技术实现步骤摘要】
高频率6DoF姿态估计方法及系统


[0001]本专利技术涉及计算机视觉
，尤其涉及一种高频率6DoF姿态估计方法及系统。

技术介绍

[0002]姿态估计是确定某一三维目标物体的方位指向问题。姿态估计在机器人视觉、动作跟踪和单照相机定标等很多领域都有应用。
[0003]现在的姿态估计方法又包括基于模型方法或基于学习方法，基于模型方法是采用某种几何模型表示物体的结构，在模型和图像之间建立起对应关系，然后通过几何或者其它方法实现物体空间姿态的估计，此方法非常依赖于局部特征的准确检测，一旦无法准确提取局部特征时，鲁棒性受到很大影响。
[0004]基于学习方法是从事先获取的不同姿态下的训练样本中学习二维观测与三维姿态之间的对应关系，并将学习得到的决策规则或回归函数应用于样本，所得结果作为对样本的姿态估计，但是此方法无法保证姿态估计的精度与连续性；
[0005]而对于微小物体的姿态定位，无论是基于模型法还是基于学习法，单独任意一种姿态估计算法，都无法准确连续的完成定位，例如：对于针灸针的姿态估计中，由于针灸过程中，对于针灸针的本文档来自技高网...

【技术保护点】

【技术特征摘要】
1.一种高频率6DoF姿态估计方法，其特征在于，包括以下步骤：S1、将带有标记码的模型设置在目标物体上，获取首帧目标物体的完整图像，并利用上一帧目标物体的姿态，预测后续帧的感兴趣区域，根据预测的感兴趣区域获取后续帧的感兴趣区域图像；S2、将每一帧目标物体的图像或感兴趣区域图像利用检测器，检测并识别感兴趣区域中所有标记码的角点；S3、获取标记码角点的二维像素点集和对应的三维空间点集进行目标物体的姿态解算。2.根据权利要求1所述的高频率6DoF姿态估计方法，其特征在于，还包括S4、利用指数滑动平均法对解算出的姿态估计值，进行平滑处理，获得稳定的姿态结果。3.根据权利要求1所述的高频率6DoF姿态估计方法，其特征在于，在S1中，所述获取首帧目标物体的完整图像，并预测后续帧的感兴趣区域；包括以下步骤：S101、将第一帧完整图像输入检测器，检测并识别图像中所有标记码的角点；S102、预测器动态预测第二帧的感兴趣区域；S103、将第二帧图像的感兴趣区域输入检测器，检测并识别感兴趣区域图像中所有标记码的角点，将角点的像素坐标还原为原始图像坐标系的坐标；S104、预测器动态预测第三帧的感兴趣区域；S105、将第三帧图像的感兴趣区域输入检测器，检测并识别感兴趣区域图像中所有标记码的角点，角点像素坐标还原为原始图像坐标系的坐标；S106、以此类推直至后续帧未检测到标记码，返回S101。4.根据权利要求1所述的高频率6DoF姿态估计方法，其特征在于，在S1中，所述预测后续帧的感兴趣区域，采用以下方法：将带有标记码的模型所有角点的空间坐标，利用上一帧的姿态信息投影到当前帧图像中，获得其二维图像坐标；计算二维图像坐标外接矩阵，并向外扩充10%得到最终的感兴趣区域。5.根据权利要求4所述的高频率6DoF姿态估计方法，其特征在于，所述将带有标记码的模型所有角点的空间坐标，利用上一帧的姿态信息投影到当前帧图像中，获得其二维图像坐标；包括按照以下坐标转换公式将角点的空间...

【专利技术属性】
技术研发人员：张帅，路杰，李慧，
申请(专利权)人：慧医谷中医药科技天津股份有限公司，
类型：发明
国别省市：