所述a gl表征当前帧的目标轮廓序列中的像 素点；所述btj表征当前帧模拟目标轮廓序列中距离a gl最近的模拟像素点；
[0197] 通过这一过程可以计算出第k代种群中各个个体对应的目标函数最小值，并能够 确定出该目标函数最小值对应的个体，即为目标姿态的解。
[0198] 步骤217 :判断当前帧是否为最后一帧，如果是，则执行步骤218 ;否则执行步骤 219 ；
[0199] 步骤218 :完成姿态测量，并结束当前流程；
[0200] 步骤219 :将当前帧对应的目标姿态的解作为下一帧的目标姿态初值，并将下一 帧作为当前帧，执行步骤204。
[0201] 值得说明的是，目标观察图像的轮廓特征与目标模型投影图像的轮廓特征对平移 和尺度变换具有不变性，同时对旋转变换具有变性。
[0202] 如图4所示，本发明实施例提供一种姿态测量装置，该装置包括：
[0203] 加载单元401，用于加载目标模型；
[0204] 第一提取单元402,用于接收至少两帧目标图像，并提取每一帧目标图像中的目标 轮廓序列；
[0205] 第二提取单元403,用于获取加载单元401加载的目标模型的目标投影图像，并提 取所述目标投影图像中的模拟目标轮廓序列；
[0206] 姿态确定单元404,将第二提取单元403提取的当前模拟目标轮廓序列与第一提 取单元402提取的当前帧的目标轮廓序列进行匹配，并确定匹配后的模拟目标轮廓序列对 应的目标模型姿态为目标姿态，并接收判断单元405的触发；
[0207] 判断单元405,用于判断所述目标姿态对应的当前帧是否为最后一帧，如果否，则 将当前帧对应的优化后的模拟目标轮廓序列作为下一帧的当前模拟目标轮廓序列，并将下 一帧作为当前帧，并触发姿态确定单元404。
[0208] 在本发明另一实施例中，第二提取单元403,进一步用于：选定首帧目标图像，并 控制目标模型拟合首帧目标图像，确定目标姿态初值；根据目标姿态初值调整所述目标模 型，并对目标模型进行投影；由于相邻帧之间姿态差别不大，那么通过在目标姿态初值的基 础上进行匹配，可以减小匹配次数，提高匹配效率。
[0209] 在本发明另一实施例中，上述装置进一步包括：阈值确定单元（图中未示出），其 中，
[0210] 阈值确定单元，用于确定轮廓阈值和搜索范围；
[0211] 第一提取单元402,用于针对每一帧目标图像中的目标轮廓序列，执行Ml至M5 :
[0212] Ml :提取第一目标轮廓序列；
[0213] M2:消除所述第一目标轮廓序列中的噪声点和冗余点，并消除所述第一目标轮廓 序列中距离小于所述阈值确定单元确定的轮廓阈值的轮廓点，在所述第一目标轮廓序列中 轮廓点距离大于所述阈值确定单元确定的轮廓阈值的位置添加轮廓点，形成第二目标轮廓 序列；
[0214] M3 :确定所述第二目标轮廓序列中每一个轮廓点的法线方向；
[0215] M4:针对每一个轮廓点的位置，在所述阈值确定单元确定的搜索范围内，搜索在当 前轮廓点的位置法线方向的正负方向上的所有点，包括所述当前轮廓点，确定轮廓点的梯 度阈值；
[0216] M5:确定第一个大于所述梯度阈值的轮廓点位置为最终轮廓点位置，形成第三目 标轮廓序列；
[0217] 姿态确定单元404,用于将当前模拟目标轮廓序列与当前帧的第三目标轮廓序列 进行优化匹配。那么，在该实施例中，第一提取单元402的过程能够减少轮廓系列中的冗余 点和噪声点，并对轮廓序列中轮廓点进行了简化和规范化，使得轮廓序列的提取更加精确， 进而提高了姿态确定单元的匹配准确度。
[0218] 在本发明又一实施例中，上述装置进一步包括：设置单元和种群确定单元（图中 未示出），其中，
[0219] 设置单元，用于设置收敛条件；
[0220] 种群确定单元，用于为当前帧模拟目标轮廓序列建立第一代种群；根据上一帧模 拟目标轮廓序列对应的解向量，设定第一代种群中的各个个体；根据第k-Ι代种群中的各 个个体，确定第k代种群中的各个个体；
[0221] 姿态确定单元404,用于当第k代种群中的各个个体达到设置单元设置的收敛条 件时，将第k代种群中的各个个体对应的模拟目标姿态与当前帧的目标轮廓序列对应的目 标姿态进行匹配。通过本发明实施例中的种群确定单元精确了参加匹配的种群中的个体， 能够有效地提高姿态确定单元确定姿态的准确度。
[0222] 在本发明又一实施例中，为了能够使种群确定单元确定出的各个个体更加准确， 以使目标姿态的确定更加准确，种群确定单元，用于执行下述Sl至S3 ;
[0223] Sl :利用下述个体更新公式，形成当前帧模拟目标轮廓序列对应的第k代种群中 的初始个体；
[0224] 个体更新公式：
[0226] 其中，所述k大于等于2,小于所述收敛条件中的次数阈值；所述V1, k表征第k代 种群中的个体|Vi,k|i = 1，2，···，Μ};所述/c:-l和X?v fc-?.均为第k-Ι代种 群中的个体，ri，巧和r 3为区间[1，Μ]中互不相等的整数，并且，r p巧和r 3均不等于i ;所 述F表征更新常数；
[0227] S2 :利用下述分量交叉公式，更新第k代种群中的初始个体；
[0228] 分量交叉公式：
[0230] 更新后，第k代种群中的个体Iui, k| i = 1，2,…，M}，其中，Ui, k= (u liik, u2i,k，… uNl,k)，其中，所述j为[1，N]区间内的整数；
[0231] 其中，所述<> N表征<> 内的数对N进行取余的结果；所述d为设定值，取值范 围为[1，D_1]区间内的任意整数，所述D表征目标姿态的维度；L表征设定的需要进行交叉 的分量个数；
[0232] S3 :根据下述公式，确定第k代种群中的最终个体；
[0233] p = exp ((OBJ (Xii k !) -OBJ (Uii k)) /t
[0235] 其中，所述p表征概率；OBJ(xlik J表征第k-1代种群中第i个个体对应的目标函 数值；OBJ(Xlik)表征第k代种群中更新后的第i个个体对应的目标函数值；t表征控制参 数。
[0236] 在本发明另一实施例中，通过目标函数值来确定目标姿态，上述装置进一步包括： 目标函数确定单元（图中未示出），其中，
[0237] 目标函数确定单元，用于确定种群确定单元确定的第k代种群中各个个体对应的 目标函数值，其中，目标函数值，包括：轮廓相似度和目标轮廓序列与模型轮廓序列间距离 中的任意一个；
[0238] 在此基础之上，姿态确定单元确定目标姿态的解的方式：
[0239] 姿态确定单元404,用于当目标函数确定单元确定的目标函数值为轮廓重合度时， 确定最大目标函数值对应的个体为目标姿态的解；
[0240] 或者，
[0241] 姿态确定单元404,用于当所述目标函数确定单元确定的目标函数值为目标轮廓 序列和模型轮廓序列间的距离时，确定最小目标函数值对应的个体为目标姿态的解。
[0242] 本发明实施例提供的方案，至少能够达到如下有益效果：
[0243] 1.通过接收至少两帧目标图像，并提取每一帧目标图像中的目标轮廓序列，相比 于目标中的控制点，该目标轮廓序列更能够精确地体现出目标的特性；获取所述目标模型 的目标投影图像，并提取所述目标投影图像中的模拟目标轮廓序列；循环执行Nl至N3,直 至所述每一帧目标图像对应的目标姿态均被确定：N1 :将当前模拟目标轮廓序列与当前帧 的目标轮廓序列进行匹配；N2 :确定匹配后的模拟目标轮廓序列对应的目标模型姿态为目 标姿态；N3 :判断当前帧是否为最后一帧，如果否，则将当前帧对应的优化后的模拟目标轮 廓序列作为下一帧的当前模拟目标轮廓序列，并将下一帧作为当前帧，执行N1，与现有技术 中，指定目标中某一个控制点，对该控制点进行匹配相比，本发明提取的轮廓序列中包含很 多个轮廓点和轮廓特征，与指定的控制点相比，这些轮廓点和轮廓特征更能体现出目标整 体的姿态，那么，通过对模拟目标轮廓序列与目标轮廓序列进行匹配，能够提高目标姿态的 准确度。
[0244] 2.在本发明实施例中，将当前模拟目标轮廓序列与当前帧的目标轮廓序列进行匹 配的过程，是从图像的角度出发进行匹配，弱化了轮廓匹配中同名点之间的关系，另外，在 目标姿态求解过程中，脱离了摄像机成像误差方程，使得目标姿态求解更加简单化。
[0245] 3.由于本发明实施例是对目标的轮廓进行提取，在轮廓提取过程中，消除了轮廓 中的噪声点和冗余点，并通过消除目标轮廓序列中距离小于轮廓阈值的轮廓点，在目标轮 廓序列中轮廓点距离大于轮廓阈值的位置添加轮廓点，使得轮廓点分布更加均匀；另外，通 过梯度阈值搜索确定最终的目标轮廓序列，通过这一过程得到的轮廓序列比较准确，也能 够包含轮廓的必要特征，对于实际应用中无法确定控制点的目标也是适用的，因此，本发明 所提供的方案更加具有实用性。
[0246] 4.本发明实施例通过抽取出轮廓序列，进行轮廓序列的匹配来确定目标姿态，而 不是直接采用模拟图像与图像中的目标形状进行匹配，简化了匹配过程。
[0247] 5.通过确定目标姿态初值；根据目标姿态初值调整目标模型，并对目标模型进行 投影，由于相邻帧之间姿态变化不大，那么，以当前帧对应的目标姿态作为下一帧目标姿态 的初值，避免了从目标模型的最初加载的姿态进行匹配，另外，以当前帧对应的目标姿态的 解为基础，通过迭代过程，确定下一帧对应的各个个体，通过对该各个个体求目标函数值， 确定其中一个个体为目标姿态的最优解，这一过程缩小了求解范围，一方面有效地提高了 匹配效率，另一方面提高了确定目标姿态的效率。
[0248] 需要说明的是，在本文中，诸如第一和第二之类的关系术语仅仅用来将一个实体 或者操作与另一个实体或操作区分开来，而不一定要求或者暗示这些实体或操作之间存在 任何这种实际的关系或者顺序。而且，术语"包括"、"包含"或者其任何其他变体意在涵盖非 排他性的包含，从而使得包括一系列要素的过程、方法、物品或者设备不仅包括那些要素， 而且还包括没有明确列出的其他要素，或者是还包括为这种过程、方法、物品或者设备所固 有的要素。在没有更多限制的情况下，由语句"包括一个......"限定的要素，并不 排除在包括所述要素的过程、方法、物品或者设备中还存在另外的相同因素。