一种基于相机位姿的RGB数据拓展方法和设备技术

本发明专利技术涉及数据拓展技术领域，具体涉及一种基于相机位姿的RGB数据拓展方法和设备，其中，所述方法首先获取危化品仓库静态场景中通过结构光相机进行多角度拍摄的一组RGB图像；然后识别所有RGB图像的相机位姿数据，并构建相机位姿库；根据相机位姿库中的相机位姿数据，通过位姿拓展算法对相机位姿库进行拓展；通过预先训练好的重建模型，对拓展后的相机位姿库进行渲染，实现对RGB图像的拓展。在本申请中，通过位姿拓展的方法，可以灵活的实现场景任意视角的数据拓展，在无法改变真实相机在场景内位置的情况下，实现了新视角的合成，能够对真实图片描述不充分的遮挡区域进一步描述，解决了采集样本难以全覆盖场景导致的场景描述不完全问题。

【技术实现步骤摘要】

本专利技术涉及数据拓展，具体涉及一种基于相机位姿的rgb数据拓展方法和设备。

技术介绍

1、在构建针对危化品仓库的多模态数据集时，由于场景中堆垛遮挡关系复杂、堆垛严重相似，常规的rgb数据采集方法难以满足多样性视角需求，在场景数据采集时，虽然尽可能采集到了场景的多个视角图像，但依然存在视角低重合描述区域，难以全覆盖场景导致场景描述不完全问题，限制了深度学习模型处理场景的几何和结构信息，影响模型在危化品仓库环境中的应用效果。

技术实现思路

1、有鉴于此，本专利技术的目的在于提供一种基于相机位姿的rgb数据拓展方法和设备，以克服目前rgb数据存在视角低重合描述区域，难以全覆盖场景导致场景描述不完全的问题。

2、为实现以上目的，本专利技术采用如下技术方案：

3、一方面，本申请提供了一种基于相机位姿的rgb数据拓展方法，包括：

4、获取危化品仓库静态场景中通过结构光相机进行多角度拍摄的一组rgb图像及其深度数据；

5、识别所有所述rgb图像的相机位姿数据，并构建相机位姿本文档来自技高网...

【技术保护点】

1.一种基于相机位姿的RGB数据拓展方法，其特征在于，包括：

2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述根据所述相机位姿库中的相机位姿，通过位姿拓展算法对所述相机位姿库进行拓展，包括：

3.根据权利要求2所述的方法，其特征在于，在所述通过预先训练好的重建模型，对拓展后的所述相机位姿库进行渲染，实现对所述RGB图像的拓展之前，还包括：

4.根据权利要求3所述的方法，其特征在于，还包括：

5.根据权利要求4所述的方法，其特征在于，在所述通过训练好的所述单目深度估计模型对拓展的所述RGB图像进行预测，获得拓展的所述RGB图像对应的深度图之前，...

【技术特征摘要】

1.一种基于相机位姿的rgb数据拓展方法，其特征在于，包括：

2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述根据所述相机位姿库中的相机位姿，通过位姿拓展算法对所述相机位姿库进行拓展，包括：

3.根据权利要求2所述的方法，其特征在于，在所述通过预先训练好的重建模型，对拓展后的所述相机位姿库进行渲染，实现对所述rgb图像的拓展之前，还包...

【专利技术属性】
技术研发人员：刘学君，崔忠骥，晏涌，沙芸，王微微，江逸楠，赵旭，栾海英，
申请(专利权)人：北京石油化工学院，
类型：发明
国别省市：