【技术实现步骤摘要】
本专利技术属于空间目标态势感知领域，具体涉及一种单目图像序列卫星姿态估计方法。
技术介绍
1、随着越来越多国家具有进入空间和利用空间的能力，具备更强大的空间态势感知能力成为大国迫切需要。近年来，各国空间活动日趋频繁，在轨空间目标持续增加，人们对空间目标在轨状态愈加关注，估计空间目标的姿态成为了一个重要的计算机视觉问题。
2、现阶段，空间目标在轨姿态的精确测量依赖于雷达与光学的高质量连续高分辨率成像感知，目前单目摄像机由于其相对简单、体积小、重量功率要求低、易于集成等特点广泛地应用于航天器中，所以从天基单目相机所获取图像获得被观测物体的位姿是一个值得研究的问题。远距离观测时由于受到光照等极端条件影响，图像存在模糊、分辨率较低等特点，并且针对非合作空间目标的姿态估计，没有大量标签和已知三维模型用来训练神经网络算法。
3、本申请专利技术人发现，序列图像卫星姿态估计是从连续图像中确定卫星的姿态以及姿态变化，相对于单帧图像的位姿估计，可以结合时序信息确定卫星姿态变化。
技术实现思路>
1、（一）解本文档来自技高网...
【技术保护点】
1.一种单目图像序列卫星姿态估计方法，其特征在于，包含以下步骤：
2.根据权利要求1所述的单目图像序列卫星姿态估计方法，其特征在于，S1包括：将原始图像尺寸大小调整为1024×1024以便后续送入预训练语义分割大模型进行处理。
3.根据权利要求1所述的单目图像序列卫星姿态估计方法，其特征在于，S2包括：
4.根据权利要求3所述的单目图像序列卫星姿态估计方法，其特征在于，使用预训练语义分割大模型对卫星序列图像进行初步语义分割，根据初步语义分割结果自适应调节每条边均匀采样的点数，边指的是输入的卫星序列图像的长和宽，该点数初始设置为32，...
【技术特征摘要】
1.一种单目图像序列卫星姿态估计方法，其特征在于，包含以下步骤：
2.根据权利要求1所述的单目图像序列卫星姿态估计方法，其特征在于，s1包括：将原始图像尺寸大小调整为1024×1024以便后续送入预训练语义分割大模型进行处理。
3.根据权利要求1所述的单目图像序列卫星姿态估计方法，其特征在于，s2包括：
4.根据权利要求3所述的单目图像序列卫星姿态估计方法，其特征在于，使用预训练语义分割大模型对卫星序列图像进行初步语义分割，根据初步语义分割结果自适应调节每条边均匀采样的点数，边指的是输入的卫星序列图像的长和宽，该点数初始设置为32，初步语义分割采用均匀采点语义分割策略，如果分割得到的类别少于5类，则将每条边采样点数翻倍，直至可以分割每一块独立太阳能帆板和载荷主体。
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