相机定位方法及装置、存储介质制造方法及图纸

本公开提供了一种相机定位方法及装置、存储介质，所述方法包括：获取图像模版包括的多个像素点中每个像素点出现可移动物体的先验概率值；根据所述先验概率值针对与所述图像模版等大的待处理图像执行丢弃部分像素点的操作，得到目标图像；根据所述目标图像确定采集所述待处理图像的相机在世界坐标系下的绝对位姿。本公开降低了相机采集图像所在的场景中物体的移动对可移动机器设备上的相机进行定位的结果的影响，提升了相机定位的准确性。

【技术实现步骤摘要】
相机定位方法及装置、存储介质
本公开涉及计算机视觉领域，具体涉及一种相机定位方法及装置、存储介质。
技术介绍
通常地，视觉定位是计算机视觉领域的重要问题之一，有着广泛的应用。在实际应用环境中，物体移动等因素可能影响视觉定位的精确度，甚至直接导致视觉定位失败。
技术实现思路
本公开提供了一种相机定位方法及装置、存储介质。根据本公开实施例的第一方面，提供一种相机定位方法，所述方法包括：获取图像模版包括的多个像素点中每个像素点出现可移动物体的先验概率值；根据所述先验概率值针对与所述图像模版等大的待处理图像执行丢弃部分像素点的操作，得到目标图像；根据所述目标图像确定采集所述待处理图像的相机在世界坐标系下的绝对位姿。在一些可选实施例中，所述获取图像模版包括的多个像素点中每个像素点出现可移动物体的先验概率值，包括：对预定图像集合中的每张图像分别进行像素级语义分割；根据像素级语义分割的结果确定所述每张图像中属于所述可移动物体的第一像素点和属于背景的第二像素点；基于所述每张图像中所述第一像素点和所述第二像素点的统计分布，确定与所述预定图像集合中的图像等大的图像模版包括的多个像素点中每个像素点出现所述可移动物体的所述先验概率值。在一些可选实施例中，所述根据所述先验概率值针对与所述图像模版等大的待处理图像执行丢弃部分像素点的操作，得到目标图像，包括：对所述待处理图像所包括的至少部分像素点对应的所述先验概率值进行至少一次采样，得到每次采样的采样结果；根据当前采样结果，在所述待处理图像上去除所述先验概率值的采样值大于预设阈值的像素点，得到所述目标图像。在一些可选实施例中，采样次数为多次时，执行丢弃部分像素点的操作之后得到的多个所述目标图像两两之间存在至少一个不同的像素点。在一些可选实施例中，所述根据所述目标图像确定采集所述待处理图像的相机在世界坐标系下的绝对位姿，包括：经神经网络提取所述待处理图像中的特征参数，得到特征提取图像；在所述神经网络预设空间维度和/或预设通道维度上，增加所述特征提取图像中属于背景的第二像素点所对应的权重值；经权重值调整后的神经网络对所述特征提取图像进行分析，得到所述待处理图像的相机在世界坐标系下的所述绝对位姿。在一些可选实施例中，所述经权重值调整后的神经网络对所述特征提取图像进行分析，得到所述待处理图像的相机在世界坐标系下的所述绝对位姿之后，所述方法还包括：根据所述绝对位姿和预先确定的所述待处理图像的所述相机的位姿真值的差异，调整神经网络的网络参数，训练得到目标神经网络。在一些可选实施例中，所述根据所述目标图像确定采集所述待处理图像的相机在世界坐标系下的绝对位姿，包括：将所述待处理图像输入所述目标神经网络，得到所述待处理图像的相机在世界坐标系下的所述绝对位姿。在一些可选实施例中，所述待处理图像包括所述相机采集的时序顺序的至少两帧图像；所述根据所述目标图像确定采集所述待处理图像的相机在世界坐标系下的绝对位姿之后，所述方法还包括：根据所述至少两帧图像确定所述相机在拍摄所述至少两帧图像时的相对位姿；根据所述相机的相对位姿和所述绝对位姿，确定所述相机的修正位姿。在一些可选实施例中，所述根据所述目标图像确定采集所述待处理图像的相机在世界坐标系下的绝对位姿之后，所述方法还包括：确定所述绝对位姿的结果的确定性概率；所述根据所述相机的相对位姿和所述绝对位姿，确定所述相机的修正位姿，包括：根据所述确定性概率确定所述相对位姿的第一权重和所述绝对位姿的第二权重；根据所述相对位姿、所述第一权重、所述绝对位姿和所述第二权重，确定所述相机的修正位姿。根据本公开实施例的第二方面，提供一种相机定位装置，包括：获取模块，用于获取图像模版包括的多个像素点中每个像素点出现可移动物体的先验概率值；执行模块，用于根据所述先验概率值针对与所述图像模版等大的待处理图像执行丢弃部分像素点的操作，得到目标图像；定位模块，用于根据所述目标图像确定采集所述待处理图像的相机在世界坐标系下的绝对位姿。在一些可选实施例中，所述获取模块包括：分割子模块，用于对预定图像集合中的每张图像分别进行像素级语义分割；第一确定子模块，用于根据像素级语义分割的结果确定所述每张图像中属于所述可移动物体的第一像素点和属于背景的第二像素点；第二确定子模块，用于基于所述每张图像中所述第一像素点和所述第二像素点的统计分布，确定与所述预定图像集合中的图像等大的图像模版包括的多个像素点中每个像素点出现所述可移动物体的所述先验概率值。在一些可选实施例中，所述执行模块包括：采样子模块，用于对所述待处理图像所包括的至少部分像素点对应的所述先验概率值进行至少一次采样，得到每次采样的采样结果；执行子模块，用于根据当前采样结果，在所述待处理图像上去除所述先验概率值的采样值大于预设阈值的像素点，得到所述目标图像。在一些可选实施例中，采样次数为多次时，执行丢弃部分像素点的操作之后得到的多个所述目标图像两两之间存在至少一个不同的像素点。在一些可选实施例中，所述定位模块包括：第一处理子模块，用于经神经网络提取所述待处理图像中的特征参数，得到特征提取图像；第二处理子模块，用于在所述神经网络预设空间维度和/或预设通道维度上，增加所述特征提取图像中属于背景的第二像素点所对应的权重值；第一定位子模块，用于经权重值调整后的神经网络对所述特征提取图像进行分析，得到所述待处理图像的相机在世界坐标系下的所述绝对位姿。在一些可选实施例中，所述装置还包括：训练模块，用于根据所述绝对位姿和预先确定的所述待处理图像的所述相机的位姿真值的差异，调整神经网络的网络参数，训练得到目标神经网络。在一些可选实施例中，所述定位模块包括：第二定位子模块，用于将所述待处理图像输入所述目标神经网络，得到所述待处理图像的相机在世界坐标系下的所述绝对位姿。在一些可选实施例中，所述待处理图像包括所述相机采集的时序顺序的至少两帧图像；所述装置还包括：第一确定模块，用于根据所述至少两帧图像确定所述相机在拍摄所述至少两帧图像时的相对位姿；第二确定模块，用于根据所述相机的相对位姿和所述绝对位姿，确定所述相机的修正位姿。在一些可选实施例中，所述装置还包括：第三确定模块，用于确定所述绝对位姿的结果的确定性概率；所述第二确定模块包括：第三确定子模块，用于根据所述确定性概率确定所述相对位姿的第一权重和所述绝对位姿的第二权重；第四确定子模块，用于根据所述相对位姿、所述第一权重、所述绝对位姿和所述第二权重，确定所述相机的修正位姿。根据本公开实施例的第三方面，提供一种计算机可读存储介质，所述存储介质存储有计算机程序，所述计算机程序用于执行上述第一方面中任一所述的相机定位方法。根据本公开实施例的第四方面，提供一种相机定位装置，所述装置包括：处理器；用于存储所述处理器可执行指令的存储器；其中，所述处理器用于调用所述存储器中存储的可执行指令，实现第一方面中任一项所述的相机定位方法。本公开的实施例提供的技术方案可以包括以下有益效果：本实施本文档来自技高网...

【技术保护点】
1.一种相机定位方法，其特征在于，包括：/n获取图像模版包括的多个像素点中每个像素点出现可移动物体的先验概率值；/n根据所述先验概率值针对与所述图像模版等大的待处理图像执行丢弃部分像素点的操作，得到目标图像；/n根据所述目标图像确定采集所述待处理图像的相机在世界坐标系下的绝对位姿。/n

【技术特征摘要】
1.一种相机定位方法，其特征在于，包括：
获取图像模版包括的多个像素点中每个像素点出现可移动物体的先验概率值；
根据所述先验概率值针对与所述图像模版等大的待处理图像执行丢弃部分像素点的操作，得到目标图像；
根据所述目标图像确定采集所述待处理图像的相机在世界坐标系下的绝对位姿。


2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述获取图像模版包括的多个像素点中每个像素点出现可移动物体的先验概率值，包括：
对预定图像集合中的每张图像分别进行像素级语义分割；
根据像素级语义分割的结果确定所述每张图像中属于所述可移动物体的第一像素点和属于背景的第二像素点；
基于所述每张图像中所述第一像素点和所述第二像素点的统计分布，确定与所述预定图像集合中的图像等大的图像模版包括的多个像素点中每个像素点出现所述可移动物体的所述先验概率值。


3.根据权利要求1或2所述的方法，其特征在于，所述根据所述先验概率值针对与所述图像模版等大的待处理图像执行丢弃部分像素点的操作，得到目标图像，包括：
对所述待处理图像所包括的至少部分像素点对应的所述先验概率值进行至少一次采样，得到每次采样的采样结果；
根据当前采样结果，在所述待处理图像上去除所述先验概率值的采样值大于预设阈值的像素点，得到所述目标图像。


4.根据权利要求3所述的方法，其特征在于，采样次数为多次时，执行丢弃部分像素点的操作之后得到的多个所述目标图像两两之间存在至少一个不同的像素点。


5.一种相机定位装置，其特征在于，包括：
获取模块，用于获取图像模版包括的多个像素点中每个像素点出现可移动物体的先验概率值；
执行模块，用于根据所述先验概率值针对与所述图...

【专利技术属性】
技术研发人员：鲍虎军，章国锋，黄昭阳，许龑，
申请(专利权)人：浙江商汤科技开发有限公司，
类型：发明
国别省市：浙江;33