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(19)国家知识产权局 (12)发明 专利申请 (10)申请公布号 (43)申请公布日 (21)申请 号 202210348715.0 (22)申请日 2022.04.01 (71)申请人 北京易航远智科技有限公司 地址 100020 北京市朝阳区酒仙桥北路7号 60幢一层0 30 (72)发明人 殷佳豪 刘志励 范圣印 李雪 (74)专利代理 机构 北京维正专利代理有限公司 11508 专利代理师 赵万凯 (51)Int.Cl. G06T 7/73(2017.01) G06V 10/762(2022.01) G06V 10/74(2022.01) G06V 10/82(2022.01) G06K 9/62(2022.01)G06F 16/29(2019.01) G06N 3/04(2006.01) G06N 3/08(2006.01) (54)发明名称 重定位方法、 装置、 电子设备及计算机可读 存储介质 (57)摘要 本申请涉及一种重定位方法、 装置、 电子设 备及计算机可读存储介质, 涉及计算机技术领 域, 该方法包括: 获取当前观测图像, 并从当前观 测图像中进行特征抽取, 得到稠密特征图, 然后 确定稠密特征图中每个点描述子分别与预创建 的场景地图中各个聚类中心的残差距离, 并基于 残差距离确定特征图C, 各个聚类中心是由预创 建的场景地图中各个点按照场景进行聚类后得 到的, 然后基于稠密特征图生 成当前观测图像对 应的置信度图, 然后基于当前观测图像对应的置 信度图以及特征图C, 确定当前观测图像对应的 区域描述子, 然后基于当前观测图像对应的区域 描述子从预创建的场景地图中确定满足第一预 设条件的场景图像, 然后基于满足第一预设条件 的场景图像进行重 定位。 权利要求书4页 说明书24页 附图3页 CN 114943766 A 2022.08.26 CN 114943766 A 1.一种重 定位方法, 其特 征在于, 包括: 获取当前观测图像, 并从所述当前观测图像中进行 特征抽取, 得到稠密特 征图; 确定所述稠密特征图中每个点描述子分别与预创建的场景地图中各个聚类中心的残 差距离, 并基于所述残差距离确定特征图C, 所述各个聚类中心是由预创建的场景地图中各 个点按照场景进行聚类后得到的; 基于所述稠密特 征图生成所述当前观测图像对应的置信度图; 基于所述当前观测图像对应的置信度图以及所述特征图C, 确定所述当前观测图像对 应的区域描述子; 基于所述当前观测图像对应的区域描述子从所述预创建的场景地图中确定满足第一 预设条件的场景图像; 基于所述满足第一预设条件的场景图像进行重 定位。 2.根据权利要求1所述的方法, 其特征在于, 所述确定所述稠密特征图中每个点描述子 分别与预创建的场景地图中各个聚类中心的残差距离, 包括: 基于所述稠密特 征图进行 卷积处理, 得到特 征图F; 确定所述特征图F中每个点描述子分别与 预创建的场景地图中各个聚类中心的残差距 离。 3.根据权利要求2所述的方法, 其特征在于, 所述基于所述当前观测图像对应的置信度 图以及所述特 征图C, 确定所述当前观测图像对应的区域描述子, 包括: 将所述当前观测图像对应的置信度图进行区域划分; 对划分后的各个区域 生成最小外包围框; 基于每个最小外包围框内中各个像素分别对应的置信度, 确定各个区域分别对应的置 信度; 基于各个区域分别对应的置信度并按照预设规则, 确定 至少一个区域; 将所述至少一个区域中每个区域的最小外包围框与所述特征图C进行匹配, 得到各自 对应的第二区域; 对所述特 征图C中每 个位置的描述子进行正则化处 理; 计算各个第二区域分别对应的描述子均值, 并对各个描述子均值分别进行正则化处 理, 得到各个第二区域分别对应的区域描述子 。 4.根据权利要求3所述的方法, 其特征在于, 所述基于所述当前观测图像对应的区域描 述子从所述预创建的场景地图中确定满足第一预设条件的场景图像, 包括: 从所述预创建的场景地图中确定各个场景图像分别对应的区域描述子集合, 所述区域 描述子集 合中包含至少一个区域描述子; 基于所述各个第二区域分别对应的区域描述子以及所述各个场景图像分别对应的区 域描述子集 合进行区域匹配, 并按照预设规则进行区域匹配, 得到区域匹配对集 合; 基于所述区域匹配对集 合, 确定各个场景图像分别对应的空间一 致性得分; 基于所述各个场景图像分别对应的空间一致性得分, 从所述预创建的场景地图中确定 满足第一预设条件的场景图像。 5.根据权利要求4所述的方法, 其特征在于, 所述基于所述区域匹配对集合, 确定各个 场景图像分别对应的空间一 致性得分, 包括:权 利 要 求 书 1/4 页 2 CN 114943766 A 2基于所述区域匹配对集 合, 确定各个区域匹配对分别对应的区域中心偏移; 基于所述区域匹配对分别对应的区域中心偏移, 确定平均行偏移量以及平均列偏移 量; 基于所述区域匹配对集合, 所述各个区域匹配对分别对应的区域中心偏移、 所述平均 行偏移量以及所述列偏移量, 确定各个场景图像分别对应的空间一 致性得分。 6.根据权利要求5所述的方法, 其特征在于, 所述满足第 一预设条件的场景图像为至少 两张; 所述方法还 包括: 获取各张场景图像分别对应的F描述子集 合; 基于所述各张场景图像分别对应的F描述子集合以及所述特征图C, 确定各张场景图像 分别与当前观测图像之间的相似度; 基于所述各张场景图像分别与当前观测图像之间的相似度, 从所述满足第 一预设条件 的场景图像中确定满足第二预设条件的场景图像。 7.根据权利要求6所述的方法, 其特征在于, 所述任一场景图像对应的F描述子集合包 括: 至少一个F描述子; 基于任一场景图像对应的F描述子集合以及所述特征图C, 确定所述任一场景图像与当 前观测图像之间的相似度, 包括: 确定任一场景图像对应的每 个F描述子分别与所述特 征图C中各个 像素之间的距离; 基于确定出的距离, 确定所述任一场景图像对应的每个F描述子与所述特征图C之间的 距离; 基于所述任一场景图像对应的每个F描述子与所述特征图C之间的距离, 确定每个F描 述子与所述特 征图C之间的相似度; 基于所述每个F描述子与所述特征图C之间的相似度, 确定所述任一场景图像与所述特 征图C之间的相似度, 作为所述任一场景图像与所述当前观测图像之间的相似度。 8.根据权利要求6或7所述的方法, 其特征在于, 所述基于所述满足第一预设条件的场 景图像进行重 定位, 包括: 基于所述满足第二预设条件的场景图像进行重 定位。 9.根据权利要求1 ‑8任一项所述的方法, 其特 征在于, 所述方法还 包括: 对特征图F中每个点描述子进行归一化处理, 得到归一化结果, 所述特征图F是对所述 稠密特征图进行 卷积后得到的; 基于所述归一 化结果以及所述特 征图C, 确定所述当前观测图像对应的全局描述子; 基于所述当前观测图像对应的全局描述子从所述预创建的场景地图中确定满足第三 预设条件的场景图像; 其中, 所述基于所述当前观测图像对应的区域描述子从所述预创建的场景地图中确定 满足第一预设条件的场景图像, 包括: 基于所述当前观测图像对应的区域描述子从所述满足第三预设条件的场景地图中确 定所述满足第一预设条件的场景图像。 10.根据权利要求8所述的方法, 其特征在于, 所述基于所述满足第二预设条件的场景 图像进行重 定位, 包括: 基于场景地图的共视关系, 将所述满足第二预设条件的场景图像进行聚类, 得到至少权 利 要 求 书 2/4 页 3 CN 114943766 A 3
专利 重定位方法、装置、电子设备及计算机可读存储介质
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