本发明专利技术公开了一种可消除干扰物体影响的位姿确定方法、装置、电子设备及计算机可读存储介质，所述方法包括：获取查询图像后，在预设的图像库中查找若干张与所述查询图像对应的参考图像；将所述查询图像与每一张所述参考图像组成图像集合，并分别对每个所述图像集合内的图像进行消除干扰物处理，得到每个所述图像集合对应的相对位姿；结合若干个所述相对位姿确定目标位姿。本发明专利技术可以在筛选查询图像对应的参考图像后，可以分别识别与筛选查询图像和参照图像中的干扰物，从而消除图像中的干扰物，降低干扰物对定位的影响，以提高定位的准确率。确率。确率。
【技术实现步骤摘要】
一种可消除干扰物体影响的位姿确定方法及装置
[0001]本专利技术涉及视觉定位的
，尤其涉及一种可消除干扰物体影响的位姿确定方法及装置。
技术介绍
[0002]视觉定位(Visual Localization)，是提供位置服务的一种技术，是计算机视觉领域的关键任务，其目的是在只给定一张查询图像的条件下，确定拍摄图像的相机在世界坐标系中的绝对位姿，即位置及姿态(简称：位姿)。随着智能科技的发展和应用，视觉定位在智能机器人、自动驾驶、增强现实(AR)等领域中均起到关键作用。
[0003]其中一种常用的位姿确定技术是间接定位技术。其定位方式是先借助图像检索技术在图像库中查找与当前图像相类似的参考图像，然后分别确定参考图像的参考位姿，以及当前图像与参考图像之间的相对位姿，最后根据参考位姿和相对位姿进行对极约束估计或者利用深度学习的方式进行相对位姿估计。
[0004]但目前常用的位姿确定方法有如下技术问题：由于所采集的环境图像可能对应各种不同的场景，而不同场景里的人或物可能处于移动状态，若采用处于移动状态的人或物作为位置的参照物，会对定位造成严重干扰，进而导致定位出错；而且采集的环境图像中可能还包含各种不同的无纹理物体(例如，天空或云)，而无纹理物体没有特定的形状，增加无法定位的参照物数量，从而增加了定位的干扰因素，降低了定位的准确率。
技术实现思路
[0005]本专利技术提出一种可消除干扰物体影响的位姿确定方法及装置，所述方法可以区分与消除查询图像和参考图像中的干扰物体，以减少干扰物体对定位处理的影响，从而提高定位准确率。
[0006]本专利技术实施例的第一方面提供了一种可消除干扰物体影响的位姿确定方法，所述方法包括：
[0007]获取查询图像后，在预设的图像库中查找若干张与所述查询图像对应的参考图像；
[0008]将所述查询图像与每一张所述参考图像组成图像集合，并分别对每个所述图像集合内的图像进行消除干扰物处理，得到每个所述图像集合对应的相对位姿；
[0009]结合若干个所述相对位姿确定目标位姿。
[0010]在第一方面的一种可能的实现方式中，所述分别对每个所述图像集合内的图像进行消除干扰物处理，得到每个所述图像集合对应的相对位姿，包括：
[0011]对所述图像集合内的图像分别进行语义分割和偏置转换，得到融合图像，所述融合图像包括所述查询图像对应的融合查询图像，以及所述参考图像对应的融合参考图像；
[0012]利用注意力机制从所述融合图像里提取注意力特征，所述注意力特征包括查询特征图像和参考特征图像；
[0013]关联所述查询特征图像和所述参考特征图像得到相对位姿。
[0014]在第一方面的一种可能的实现方式中，所述对所述图像集合内的图像分别进行语义分割和偏置转换，得到融合图像，包括：
[0015]分别对所述查询图像和所述参考图像进行语义分割处理，分别得到分割查询图像和分割参考图像；
[0016]调用预设的偏置网络分别将所述分割查询图像和所述分割参考图像转换生成偏置查询图像和偏置参考图像；
[0017]将所述偏置查询图像与所述查询图像进行元素级对应相加得到融合查询图像，以及将所述偏置参考图像与所述参考图像进行元素级对应相加融合参考图像。
[0018]在第一方面的一种可能的实现方式中，所述利用注意力机制从所述融合图像中提取注意力特征，包括：
[0019]将所述融合查询图像和所述融合参考图像分别输入至预设的注意力特征提取网络，分别得到查询特征图像和参考特征图像，其中，预设的注意力特征提取网络由残差网络和CBAM通道空间注意力模块组成。
[0020]在第一方面的一种可能的实现方式中，所述关联所述查询特征图像和所述参考特征图像得到相对位姿，包括：
[0021]将所述查询特征图像的每个像素点位处的特征和所述参考特征图像的每个像素点位处的特征进行点积得到关联图像；
[0022]将所述关联图像输入至预设的回归网络得到相对位姿。
[0023]在第一方面的一种可能的实现方式中，所述结合若干个所述相对位姿确定目标位姿，包括：
[0024]将若干个所述相对位姿进行两两组合，得到多个组合位姿；
[0025]对每个所述组合位姿内的两个相对位姿进行三角化处理得到假设位姿；
[0026]计算每个所述假设位姿的内点数量值，从多个所述内点数量值筛选数值最大的内点数量值，以最大的内点数量值对应的假设位姿为目标位姿。
[0027]在第一方面的一种可能的实现方式中，所述在预设的图像库中查找若干张与所述查询图像对应的参考图像，包括：
[0028]利用DenseVLAD算法为所述查询图像编辑对应的查询描述子，以及利用DenseVLAD算法为预设的图像库存储的每张图像编辑对应的预设描述子；
[0029]计算所述查询描述子与每个所述预设描述子之间的欧式距离，得到多个欧式距离值；
[0030]从多个所述欧式距离值中筛选若干个小于预设距离值的欧式距离值，并以小于预设距离值的欧式距离值对应的图像为参考图像。
[0031]本专利技术实施例的第二方面提供了一种可消除干扰物体影响的位姿确定装置，所述装置包括：
[0032]获取与查找模块，用于获取查询图像后，在预设的图像库中查找若干张与所述查询图像对应的参考图像；
[0033]消除干扰模块，用于将所述查询图像与每一张所述参考图像组成图像集合，并分别对每个所述图像集合内的图像进行消除干扰物处理，得到每个所述图像集合对应的相对
位姿；
[0034]确定模块，用于结合若干个所述相对位姿确定目标位姿。
[0035]相比于现有技术，本专利技术实施例提供的一种可消除干扰物体影响的位姿确定方法及装置，其有益效果在于：本专利技术可以在筛选查询图像对应的参考图像后，可以分别识别与筛选查询图像和参照图像中的干扰物，从而消除图像中的干扰物，降低干扰物对定位的影响，以提高定位的准确率。
附图说明
[0036]图1是本专利技术一实施例提供的一种可消除干扰物体影响的位姿确定方法的流程示意图；
[0037]图2是本专利技术一实施例提供的偏置网络的结构示意图；
[0038]图3是本专利技术一实施例提供的注意力特征提取网络的结构示意图；
[0039]图4是本专利技术一实施例提供的图像关联的效果示意图；
[0040]图5是本专利技术一实施例提供的回归网络的结构示意图；
[0041]图6是本专利技术一实施例提供的生成相对位姿的步骤操作流程图；
[0042]图7是本专利技术一实施例提供的一种可消除干扰物体影响的位姿确定装置的结构示意图。
具体实施方式
[0043]下面将结合本专利技术实施例中的附图，对本专利技术实施例中的技术方案进行清楚、完整地描述，显然，所描述的实施例仅仅是本专利技术一部分实施例，而不是全部的实施例。基于本专利技术中的实施例，本领域普通技术人员在没有作出创造性劳动前提下所获得的所有其他实施例，本文档来自技高网...
【技术保护点】
【技术特征摘要】
1.一种可消除干扰物体影响的位姿确定方法，其特征在于，所述方法包括：获取查询图像后，在预设的图像库中查找若干张与所述查询图像对应的参考图像；将所述查询图像与每一张所述参考图像组成图像集合，并分别对每个所述图像集合内的图像进行消除干扰物处理，得到每个所述图像集合对应的相对位姿；结合若干个所述相对位姿确定目标位姿。2.根据权利要求1所述的可消除干扰物体影响的位姿确定方法，其特征在于，所述分别对每个所述图像集合内的图像进行消除干扰物处理，得到每个所述图像集合对应的相对位姿，包括：对所述图像集合内的图像分别进行语义分割和偏置转换，得到融合图像，所述融合图像包括所述查询图像对应的融合查询图像，以及所述参考图像对应的融合参考图像；利用注意力机制从所述融合图像里提取注意力特征，所述注意力特征包括查询特征图像和参考特征图像；关联所述查询特征图像和所述参考特征图像得到相对位姿。3.根据权利要求2所述的可消除干扰物体影响的位姿确定方法，其特征在于，所述对所述图像集合内的图像分别进行语义分割和偏置转换，得到融合图像，包括：分别对所述查询图像和所述参考图像进行语义分割处理，分别得到分割查询图像和分割参考图像；调用预设的偏置网络分别将所述分割查询图像和所述分割参考图像转换生成偏置查询图像和偏置参考图像；将所述偏置查询图像与所述查询图像进行元素级对应相加得到融合查询图像，以及将所述偏置参考图像与所述参考图像进行元素级对应相加融合参考图像。4.根据权利要求2所述的可消除干扰物体影响的位姿确定方法，其特征在于，所述利用注意力机制从所述融合图像中提取注意力特征，包括：将所述融合查询图像和所述融合参考图像分别输入至预设的注意力特征提取网络，分别得到查询特征图像和参考特征图像，其中，预设的注意力特征提取网络由残差网络和CBAM通道空间注意力模块组成。5.根据权利要求2所述的可消除干扰物体影响的位姿确定方法，其特征在于，所述关联所述查询特征图像和所述参考特征图像得到相对位姿，包括：将所述查询特征图像的每个像素点位处的特征和所述参考特征图像的每个像素点位处的特征进...
【专利技术属性】
技术研发人员：李图南，詹昭焕，谭光，
申请(专利权)人：中山大学，
类型：发明
国别省市：
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