基本信息:
- 专利标题： 数字孪生环境下基于深度学习和多目视觉的数据采集方法
- 申请号：CN201910623996.4 申请日：2019-07-11
- 公开(公告)号：CN110334701B 公开(公告)日：2020-07-31
- 发明人： 李浩 , 刘根 , 王昊琪 , 文笑雨 , 乔东平 , 罗国富
- 申请人： 郑州轻工业学院
- 申请人地址： 河南省郑州市金水区东风路5号
- 专利权人： 郑州轻工业学院
- 当前专利权人： 郑州轻工业学院
- 当前专利权人地址： 河南省郑州市金水区东风路5号
- 代理机构： 郑州优盾知识产权代理有限公司
- 代理人： 谢萍
- 主分类号： G06K9/20
- IPC分类号： G06K9/20 ; G06K9/34 ; G06K9/46 ; G06N3/08
摘要：
本发明公开了一种数字孪生环境下基于深度学习和多目视觉的数据采集方法，步骤如下：S1，设置与环境背景有区分度的球形标志点；S2，获得标志点在视频图像中的球心位置坐标和半径；S3，构建深度学习模型，并进行训练；S4，将标志点附着于带定位的目标物体上，使用步骤S3对空间中的标志点进行定位，实现对目标物体的定位。本发明可用于数字孪生环境下对各种目标物体位置和姿态数据的获取，具有很强的普遍适用性。利用标志点辅助，降低了视觉图像分析处理的复杂度，使识别和定位过程更简单，效率更高更加可靠。使用深度学习来定位标志点，使摄像头因图像畸变造成的定位误差降到最低，可适应各种摄像头数量和布局情况。
公开/授权文献:
- CN110334701A 数字孪生环境下基于深度学习和多目视觉的数据采集方法 公开/授权日：2019-10-15
IPC结构图谱:
| G | 物理 |
| --G06 | 计算；推算；计数 |
| ----G06K | 数据识别；数据表示；记录载体；记录载体的处理 |
| ------G06K9/00 | 用于阅读或识别印刷或书写字符或者用于识别图形，例如，指纹的方法或装置 |
| --------G06K9/20 | .图像捕获 |