[發(fā)明專利]一種結(jié)構(gòu)化場景表達的認知導(dǎo)航方法及系統(tǒng)有效
| 申請?zhí)枺?/td> | 202010166282.8 | 申請日: | 2020-03-11 |
| 公開(公告)號: | CN111369688B | 公開(公告)日: | 2023-05-09 |
| 發(fā)明(設(shè)計)人: | 陳崇雨;于幫國 | 申請(專利權(quán))人: | 暗物智能科技(廣州)有限公司 |
| 主分類號: | G06T19/00 | 分類號: | G06T19/00;G06T7/70;G06V20/52;G06V10/764 |
| 代理公司: | 北京三聚陽光知識產(chǎn)權(quán)代理有限公司 11250 | 代理人: | 李紅團 |
| 地址: | 511400 廣東省廣州市南沙區(qū)*** | 國省代碼: | 廣東;44 |
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| 摘要: | |||
| 搜索關(guān)鍵詞: | 一種 結(jié)構(gòu) 場景 表達 認知 導(dǎo)航 方法 系統(tǒng) | ||
1.一種結(jié)構(gòu)化場景表達的認知導(dǎo)航方法,其特征在于,包括:
利用圖像獲取設(shè)備獲取目標場景圖像,得到相應(yīng)的圖像序列,所述圖像包括深度圖像及彩色圖像,所述圖像序列包括深度圖像序列及彩色圖像序列;
利用目標場景圖像、圖像序列及圖像獲取設(shè)備的參數(shù),得到每幀圖像中每個目標的二維信息和三維信息;
根據(jù)每幀圖像中每個目標二維信息、三維信息及目標先驗常識信息,得到最優(yōu)場景圖信息;
對預(yù)設(shè)數(shù)量的待優(yōu)化幀構(gòu)成的場景圖進行處理,生成局部場景圖,并對局部場景圖進行合并更新,生成全局場景圖;
根據(jù)全局場景圖中的目標信息,獲取目標坐標,根據(jù)目標坐標規(guī)劃路徑并進行導(dǎo)航;
所述對預(yù)設(shè)數(shù)量的待優(yōu)化幀構(gòu)成的場景圖進行處理,生成局部場景圖,并對局部場景圖進行合并更新,生成全局場景圖的步驟,包括:將預(yù)設(shè)數(shù)量的待優(yōu)化幀的初始場景圖信息存儲到待優(yōu)化組中;當待優(yōu)化組初始場景圖中任一目標出現(xiàn)的次數(shù)小于預(yù)設(shè)出現(xiàn)次數(shù)閾值時,將該目標從初始場景圖中濾除,生成濾波后的場景圖集合;重新計算濾波后的場景圖集合中所有目標的三維信息的平均值,根據(jù)再次計算得到的目標三維信息平均值,生成局部場景圖;根據(jù)目標坐標信息、目標類別信息及已生成的全局場景圖中的目標信息,對多個局部場景圖進行合并及更新,生成全局場景圖。
2.根據(jù)權(quán)利要求1所述的結(jié)構(gòu)化場景表達的認知導(dǎo)航方法,其特征在于,所述目標先驗常識信息在獲取目標場景圖像之前獲取,獲取目標先驗常識信息的過程包括:
對預(yù)設(shè)目標數(shù)據(jù)集進行篩選清洗處理,根據(jù)預(yù)設(shè)場景圖像分類方法,對篩選清洗后的預(yù)設(shè)目標數(shù)據(jù)集進行分類,生成各種類型的場景圖像;
統(tǒng)計每種類型的場景圖像中目標出現(xiàn)的概率、目標屬性的概率和關(guān)系的概率;
根據(jù)目標的屬性及目標之間的關(guān)系,構(gòu)建與或圖結(jié)構(gòu);
將每種類型的場景圖像中目標出現(xiàn)的概率、目標屬性的概率和關(guān)系的概率填充到與或圖結(jié)構(gòu)中,生成目標先驗常識信息。
3.根據(jù)權(quán)利要求1所述的結(jié)構(gòu)化場景表達的認知導(dǎo)航方法,其特征在于,所述利用目標場景圖像、圖像序列及圖像獲取設(shè)備的參數(shù),得到每幀圖像中每個目標的二維信息和三維信息的步驟,包括:
利用圖像序列及SLAM方法對圖像獲取設(shè)備的位姿進行估計,獲取以第一幀圖像位置為坐標原點的圖像獲取設(shè)備的位姿;
利用彩色圖像及目標檢測方法檢測每幀圖像中的所有目標,獲取每幀圖像中每個目標的二維信息;
根據(jù)深度圖像、圖像獲取設(shè)備的位姿、圖像獲取設(shè)備的參數(shù)及每個目標的二維信息,獲取每幀圖像中目標的三維信息,所述三維信息包括目標的三維坐標信息及三維邊界框信息。
4.根據(jù)權(quán)利要求1所述的結(jié)構(gòu)化場景表達的認知導(dǎo)航方法,其特征在于,所述根據(jù)每幀圖像中每個目標二維信息、三維信息及目標先驗常識信息,得到最優(yōu)場景圖信息的步驟,包括:
根據(jù)每幀圖像中每個目標的三維信息,估計目標之間的關(guān)系及其概率,所述概率包括在每幀圖像中目標出現(xiàn)的概率、目標屬性的概率和目標關(guān)系的概率;
根據(jù)每幀圖像中對應(yīng)的目標間的關(guān)系、目標的二維信息,生成每幀圖像場景圖;
根據(jù)目標先驗常識信息、目標之間的關(guān)系及其概率,對每幀圖像進行優(yōu)化,得到最優(yōu)場景圖信息。
5.根據(jù)權(quán)利要求1所述的結(jié)構(gòu)化場景表達的認知導(dǎo)航方法,其特征在于,所述對預(yù)設(shè)數(shù)量的待優(yōu)化幀構(gòu)成的場景圖進行處理,生成局部場景圖,并對局部場景圖進行合并更新,生成全局場景圖的步驟,還包括:
當待優(yōu)化組中幀的數(shù)量超出預(yù)設(shè)數(shù)量的待優(yōu)化幀時,對關(guān)鍵幀組場景圖進行濾波優(yōu)化,生成局部場景圖。
6.根據(jù)權(quán)利要求1所述的結(jié)構(gòu)化場景表達的認知導(dǎo)航方法,其特征在于,對多個局部場景圖進行更新的步驟,包括:
利用已生成的全局場景圖中的目標重新進行目標關(guān)系計算,并生成目標關(guān)系計算結(jié)果;
根據(jù)目標關(guān)系計算結(jié)果,在未生成的全局場景圖中添加新目標、新目標關(guān)系或更新目標舊關(guān)系。
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