[0249] 以上所述仅为本发明的较佳实施例而已，并不用以限制本发明，凡在本发明的精 神和原则之内，所做的任何修改、等同替换、改进等，均应包含在本发明保护的范围之内。
【主权项】
1. 一种姿态测量方法，其特征在于，加载目标模型，还包括： 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； 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： Nl :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，则将当前帧对应的目标姿态作为下一帧的模 拟目标轮廓序列的初始姿态，并将下一帧作为当前帧，执行Nl。2. 根据权利要求1所述的方法，其特征在于，在所述提取每一帧目标图像中的目标轮 廓序列之后，在所述获取所述目标模型的目标投影图像之前，进一步包括： 选定首帧目标图像，并控制所述目标模型拟合所述首帧目标图像，确定当前帧目标姿 态初值； 根据所述当前帧目标姿态初值调整所述目标模型，并对所述目标模型进行投影。3. 根据权利要求1所述的方法，其特征在于， 进一步包括：确定轮廓阈值和搜索范围； 所述提取每一帧目标图像中的目标轮廓序列，包括： 针对每一帧目标图像中的目标轮廓序列，执行Ml至M5 : Ml :提取第一目标轮廓序列； 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轮廓 阈值的位置添加轮廓点，形成第二目标轮廓序列； 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； M4 :针对每一个轮廓点的位置，在搜索范围内，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； 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； 所述N1，包括：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。4. 根据权利要求1所述的方法，其特征在于， 进一步包括：设置收敛条件； 在所述提取所述目标投影图像中的模拟目标轮廓序列之后，在所述Nl之前，进一步包 括： 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； 所述Nl，包括： 判断所述第一代种群中个体是否满足所述设置的收敛条件，如果否，则执行Pl ; Pl :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； P2 :将所述第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 P3 :判断所述第k代种群中个体是否满足所述设置的收敛条件，如果否，则将第k代作 为Pl中的第k-Ι代，并执行Pl。5. 根据权利要求4所述的方法，其特征在于，所述根据第k-Ι代种群中的各个个体，确 定第k代种群中的各个个体，包括：执行下述Sl至S3 ; 51 :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； 所述个体更新公式：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Vl, k表征第k代种群 中的个体{Vi,k| i = 1，2,…，M};所述：均为第k-Ι代种群中 的个体，~巧和。为区间[1，1]中互不相等的整数，并且^1，巧和。均不等于1;所述？ 表征更新常数； 52 :利用下述分量交叉公式，更新所述第k代种群中的初始个体； 所述分量交叉公式：更新后，第k代种群中的个体{Ul,k|i = 1，2,…，M}，其中，其中，所述j为[1，N]区间内的整数； 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； 53 :根据下述公式，确定所述第k代种群中的最终个体；其中，所述P表征概率；OBJ (Xlik D表征第k-Ι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。6. 根据权利要求4所述的方法，其特征在于， 在所述将所述第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之后，在所述N2之前，进一步包括：确定所述第k代种群中各个 个体对应的目标函数值，所述目标函数值，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； 所述N2,包括：当所述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；或者，所述N2,包括：当所述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。7. -种姿态测量装置，其特征在于，包括： 加载单元，用于加载目标模型； 第一提取单元，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； 第二提取单元，用于获取所述加载单元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； 姿态确定单元，将所述第二提取单元提取的当前模拟目标轮廓序列与所述第一提取单 元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，并接收所述判断单元的触发； 判断单元，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 帧对应的目标姿态作为下一帧的模拟目标轮廓序列对应的初始姿态，并将下一帧作为当前 帧，并触发所述姿态确定单元。8. 根据权利要求7所述的装置，其特征在于， 所述第二提取单元，进一步用于：选定首帧目标图像，并控制所述目标模型拟合所述首 帧目标图像，确定当前帧目标姿态初值；并对所述目标模型进行投影； 和/或， 进一步包括：阈值确定单元，其中， 所述阈值确定单元，用于确定轮廓阈值和搜索范围； 所述第一提取单元，用于针对每一帧目标图像中的目标轮廓序列，执行Ml至M5 : Ml :提取第一目标轮廓序列； 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； 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； 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； 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； 所述姿态确定单元，用于将当前模拟目标轮廓序列与所述当前帧的第三目标轮廓序列 进行优化匹配。9. 根据权利要求7所述的装置，其特征在于，进一步包括：设置单元和种群确定单元， 其中， 所述设置单元，用于设置收敛条件； 所述种群确定单元，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； 所述姿态确定单元，用于将所述第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，当所述第k代种群中的各个个体达到所述设 置单元设置的收敛条件时，选择种群中的最优个体作为目标姿态。10.根据权利要求9所述的装置，其特征在于， 所述种群确定单元，用于执行下述Sl至S3 ; 51 :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； 所述个体更新公式：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Vl, k表征第k代种群 中的个体{Vi,k| i = 1，2, "·，Μ};所述均为第k-1代种群中 的个体，~巧和。为区间[1，1]中互不相等的整数，并且^1，巧和。均不等于1;所述？ 表征更新常数； 52 :利用下述分量交叉公式，更新所述第k代种群中的初始个体； 所述分量交叉公式：更新后，第k代种群中的个体{Ui,k| i = 1，2,…，M}，其中，ui>k= (u liik, 2i,k，…uNi,k)，其 中，所述j为[1，N]区间内的整数； 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； 53 :根据下述公式，确定所述第k代种群中的最终个体；其中，所述P表征概率；OBJ (Xlik D表征第k-Ι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； 和/或， 进一步包括：目标函数确定单元，其中， 所述目标函数确定单元，用于确定所述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，所述目标函数值，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； 所述姿态确定单元，用于当所述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；或者，所述姿态确定单元，用于当所述确定的目标函数值 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。
【专利摘要】本发明提供一种姿态测量方法和装置，加载目标模型，还包括：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；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N1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，则将当前帧对应的目标姿态作为下一帧的模拟目标轮廓序列的初始姿态，并将下一帧作为当前帧，执行N1，从而提高了目标姿态的准确度。
【IPC分类】G06T7/00
【公开号】CN105184803
【申请号】CN201510641576
【发明人】崔江涛, 张力月, 冯小康, 王毅凡, 张家瑞
【申请人】西安电子科技大学
【公开日】2015年12月23日
【申请日】2015年9月30日