一种基于图卷积网络的多场景单目相机位姿回归方法

本发明公开了一种基于图卷积网络的多场景单目相机位姿回归方法。首先训练一个多场景的特征提取网络用于位姿回归。然后借助图卷积，优化学习图像特征间的隐藏信息。使用训练完成的特征提取网络得到图像特征，将图像特征构建特征图谱，作为图卷积网络的输入，回归得到优化后的相机位姿。本发明提出的方法结合了多场景单模型训练方式、图像特征构图及图卷积网络，增强了模型泛化能力，提高了位姿回归性能，改善了多场景模型训练时的参数爆炸问题。

《一种基于图卷积网络的多场景单目相机位姿回归方法》是一发明专利，专利号为 2021106022254，当前法律状态为已下证，由西安理工大学提出申请，发明人为孟海宁;郑毅;朱磊;李维;周荣，申请日期为2021-05-31，公开（公告）日期为2024-05-28，国际专利分类号（IPC）为 G06T 7/73 (2017.01)，高新资质：未报高企，所属技术领域包括：计算机视觉、机器视觉、航拍无人机、无人机定位导航、机器人定位导航、工业AGV、移动机器人。该专利已下发证书，权利稳定，适合直接办理转让过户，是企业申报高企、项目招投标、质押融资的优质标的。赋翼网提供从选品、尽调、合同签订到官方著录项目变更（过户）的一站式专利转让服务，专业顾问全程协助，确保交易合规、安全、高效。专利摘要：本发明公开了一种基于图卷积网络的多场景单目相机位姿回归方法。首先训练一个多场景的特征提取网络用于位姿回归。然后借助图卷积，优化学习图像特征间的隐藏信息。使用训练完成的特征提取网络得到图像特征，将图像特征构建特征图谱，作为图卷积网络的输入，回归得到优化后的相机位姿。本发明提出的方法结合了多场景单模型训练方式、图像特征构图及图卷积网络，增强了模型泛化能力，提高了位姿回归性能，改善了多场景模型训练时的参数爆炸问题。

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