【技术实现步骤摘要】
本申请涉及计算机视觉，尤其涉及一种基于双目视觉平台的目标姿态估计方法。
技术介绍
1、随着计算机视觉技术的发展，目标姿态估计的应用越来越广泛。在军事领域，目标姿态估计技术可支撑针对蛙人目标的识别与意图判断，从而提高目标态势感知能力。
2、姿态估计一般分为两部分，分别为关键点的检测和关键点的三维重建。关键点的检测往往依赖于深度学习神经网络，但目前现有的关键点检测网络主要考虑网络的特征提取能力和网络模型的泛化能力，鲜有检测网络关注目标尺度变化对检测结果的影响问题。但在目标关键点识别过程中，视频流中的目标物体在较多工况下尺度变化幅度较大，降低了识别的精度，因此需要设计一种网络结构有效应对目标物体的尺度变化对检测精度带来的负面影响。
3、基于双目摄像头的三维重建基本采用传统数学建模的方式完成关键点三维姿态估计。双目立体视觉系统可由两个摄像机左右排列组成，通过观察同一个物体，能够获得两个不同视角的图像，再通过使用三角法，获得物体明显的深度感，完成重建。重建的精度主要取决于左目右目关键点检测的检测精度和匹配精度，现有重建方式...
【技术保护点】
1.一种基于双目视觉平台的目标姿态估计方法，其特征在于，所述方法包括：
2.根据权利要求1所述的基于双目视觉平台的目标姿态估计方法，其特征在于，所述步骤1，完成目标物体的关键点检测，包括：
3.根据权利要求2所述的基于双目视觉平台的目标姿态估计方法，其特征在于，所述步骤1.1，完成数据集采集制作，包括：
4.根据权利要求2所述的基于双目视觉平台的目标姿态估计方法，其特征在于，所述步骤1.2，设计基于多分辨率融合的关键点检测网络编码器部分，包括：
5.根据权利要求2所述的基于双目视觉平台的目标姿态估计方法，其特征在于，所述...
【技术特征摘要】
1.一种基于双目视觉平台的目标姿态估计方法，其特征在于，所述方法包括：
2.根据权利要求1所述的基于双目视觉平台的目标姿态估计方法，其特征在于，所述步骤1，完成目标物体的关键点检测，包括：
3.根据权利要求2所述的基于双目视觉平台的目标姿态估计方法，其特征在于，所述步骤1.1，完成数据集采集制作，包括：
4.根据权利要求2所述的基于双目视觉平台的目标姿态估计方法，其特征在于，所述步骤1.2，设计基于多分辨率融合的关键点检测网络编码器部分，包括：
5.根据权利要求2所述的基于双目视觉平台的目标姿态估计方法，其特征在于，所述步骤1.3，设计基于多分辨率融合的关键点检测网络解码器部分，包括：
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【专利技术属性】
技术研发人员：郭晓雯，李凌昊，程骏超，许芳，陈岳红，刘畅，郭浩，褚蓬瑛，
申请(专利权)人：中船智海创新研究院有限公司，
类型：发明
国别省市：
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