一种基于深度学习的水下目标视觉识别与姿态估计方法

摘要

本发明公开了一种基于深度学习的水下目标视觉识别与姿态估计方法。首先通过在基本YOLOV3算法的网络结构中增加两层预测网络，实现对目标不同维度特征的快速识别和高效提取；然后根据目标整体结构特征，选取中心点位于一条直线上的属于两个维度的多个特征标记，根据特征标记在目标图像中的坐标信息，通过最小二乘方法估计直线斜率估计，进而得到目标的姿态角度。该基于深度学习的水下目标视觉识别与姿态估计方法能够实现对常用水下作业工具的快速识别和姿态估计，为水下机器人机械臂抓取作业工具和实施水下作业提供基础。