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3D POSE ESTIMATION BY A 2D CAMERA

机译:3D通过2D相机施加估计

摘要

A system and method for obtaining a 3D pose of an object using 2D images from a 2D camera and a learned-based neural network. The neural network extracts a plurality of features on the object from the 2D images and generates a heatmap for each of the extracted features that identify the probability of a location of a feature point on the object by a color representation. The method provides a feature point image that includes the feature points from the heatmaps on the 2D images, and estimates the 3D pose of the object by comparing the feature point image and a 3D virtual CAD model of the object.
机译:一种用于从2D摄像机和基于学习的基于基于的神经网络的2D图像获得对象的3D姿势的系统和方法。 神经网络从2D图像中提取对象上的多个特征,并为每个提取的特征生成热图,其通过颜色表示来识别对象上的特征点的位置的概率。 该方法提供了一种特征点图像,该特征点图像包括来自2D图像上的热量的特征点,并通过比较特征点图像和对象的3D虚拟CAD模型来估计对象的3D姿势。

著录项

  • 公开/公告号US2021312655A1

    专利类型

  • 公开/公告日2021-10-07

    原文格式PDF

  • 申请/专利权人 FANUC CORPORATION;

    申请/专利号US202016839274

  • 发明设计人 TE TANG;TETSUAKI KATO;

    申请日2020-04-03

  • 分类号G06T7/73;G06N3/08;G06N3/04;B25J9/16;

  • 国家 US

  • 入库时间 2022-08-24 21:30:05

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