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          中國人民解放軍國防科技大學(xué)顏深獲國家專利權(quán)

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          龍圖騰網(wǎng)獲悉中國人民解放軍國防科技大學(xué)申請的專利基于三維LoD地圖與神經(jīng)線框?qū)R的視覺定位方法獲國家發(fā)明授權(quán)專利權(quán),本發(fā)明授權(quán)專利權(quán)由國家知識產(chǎn)權(quán)局授予,授權(quán)公告號為:CN118799398B

          龍圖騰網(wǎng)通過國家知識產(chǎn)權(quán)局官網(wǎng)在2025-08-29發(fā)布的發(fā)明授權(quán)授權(quán)公告中獲悉:該發(fā)明授權(quán)的專利申請?zhí)?專利號為:202410953506.8,技術(shù)領(lǐng)域涉及:G06T7/73;該發(fā)明授權(quán)基于三維LoD地圖與神經(jīng)線框?qū)R的視覺定位方法是由顏深;朱玨霖;張茂軍;張升岳;肖華欣;彭楊;劉煜設(shè)計研發(fā)完成,并于2024-07-16向國家知識產(chǎn)權(quán)局提交的專利申請。

          基于三維LoD地圖與神經(jīng)線框?qū)R的視覺定位方法在說明書摘要公布了:本申請涉及一種基于三維LoD地圖與神經(jīng)線框?qū)R的視覺定位方法。所述方法包括:以初始姿態(tài)為中心對四自由度進(jìn)行均勻采樣,分別在四個方向生成姿態(tài)假設(shè);根據(jù)神經(jīng)線框?qū)R方法計算姿態(tài)假設(shè)和預(yù)先構(gòu)造的三維線框點的直線對齊代價,以網(wǎng)格的方式組合四個方向上的直線對齊代價計算姿態(tài)成本體積后計算概率分布體積;根據(jù)概率分布體積確定下一層的姿態(tài)采樣范圍進(jìn)行下一層姿態(tài)假設(shè)生成,將最后一個特征層級得到的選擇姿態(tài)作為候選選擇姿態(tài);對多級特征進(jìn)行映射,利用映射后的特征和三維線框點設(shè)計候選選擇姿態(tài)的優(yōu)化目標(biāo)函數(shù)后進(jìn)行求解,得到最終姿態(tài)。采用本方法能夠提高視覺定位精度和低內(nèi)存。

          本發(fā)明授權(quán)基于三維LoD地圖與神經(jīng)線框?qū)R的視覺定位方法在權(quán)利要求書中公布了:1.一種基于三維LoD地圖與神經(jīng)線框?qū)R的視覺定位方法,其特征在于,所述方法包括: 獲取無人機在三維城市LoD地圖上拍攝的查詢圖像和無人機傳感器的先驗姿態(tài);構(gòu)建視覺定位模型;所述視覺定位模型包括特征提取模塊、姿態(tài)選擇模塊和姿態(tài)優(yōu)化模塊; 在特征提取模塊,根據(jù)卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)對所述查詢圖像在多個層次上進(jìn)行特征提取,得到多級特征; 在所述姿態(tài)選擇模塊,定義當(dāng)前特征層級上的初始姿態(tài),以所述初始姿態(tài)為中心對四自由度進(jìn)行均勻采樣,分別在四個方向生成姿態(tài)假設(shè);根據(jù)神經(jīng)線框?qū)R方法計算所述姿態(tài)假設(shè)和預(yù)先構(gòu)造的三維線框點的直線對齊代價,以網(wǎng)格的方式組合四個方向上的直線對齊代價得到姿態(tài)成本體積;根據(jù)softmax函數(shù)對所述姿態(tài)成本體積進(jìn)行計算,得到概率分布體積;對所述概率分布體積進(jìn)行argmax運算,得到選擇位姿;利用當(dāng)前特征層級的概率分布體積在當(dāng)前層次處的方差確定下一層的姿態(tài)采樣范圍進(jìn)行下一層姿態(tài)假設(shè)生成,將最后一個特征層級得到的選擇姿態(tài)作為候選選擇姿態(tài);第一特征層級上的初始姿態(tài)為先驗姿態(tài); 在所述姿態(tài)優(yōu)化模塊,對所述多級特征進(jìn)行映射,利用映射后的特征和所述三維線框點設(shè)計候選選擇姿態(tài)的優(yōu)化目標(biāo)函數(shù),根據(jù)高斯牛頓法對所述優(yōu)化目標(biāo)函數(shù)進(jìn)行求解,得到最終姿態(tài); 根據(jù)預(yù)先設(shè)置的姿態(tài)選擇損失函數(shù)對所述姿態(tài)選擇模塊進(jìn)行訓(xùn)練,得到訓(xùn)練好的姿態(tài)選擇模塊;利用預(yù)先設(shè)置的姿態(tài)優(yōu)化損失函數(shù)對所述姿態(tài)優(yōu)化模塊進(jìn)行優(yōu)化,得到訓(xùn)練好的姿態(tài)優(yōu)化模塊; 利用訓(xùn)練好的視覺定位模型對輸入圖像進(jìn)行視覺定位。

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