计算机研究与发展

作者：李聪亮,孙士杰,张朝阳,刘泽东,雷琪,宋焕生,

关键词：目标位姿, 一体化标注, 二次投影, 孪生空间, 单目图像,

多目标位姿估计问题是无人驾驶、人机交互等领域的基础问题之一,但目前受采集设备限制,该领域数据大多集中在较小空间范围,这使得刚体位姿估计的实用价值受到限制.针对上述问题,提出了一种基于孪生空间的单目图像目标位姿一体化标注方法,并设计了一套位姿标注工具LabelImg3D.首先,在孪生空间中放置同焦距的虚拟相机,并构建与真实目标等同的3维模型；然后在孪生空间中放置真实空间拍摄图像(一次投影图),使其填充虚拟相机视场；最后对3维模型进行平移旋转,使目标二次投影与一次投影在虚拟相机中保持一致,从而一体化得到目标位姿.基于该方法,开源了一套标注工具LabelImg3D(https://github.com/CongliangLi/LabelImg3D).通过在KITTI及P-LM数据集上的测试,实验结果表明,该方法对尺寸变化不明显的目标,平均位移精度可达85%以上,旋转精度可达90%以上,且该方法仅借助于单目相机,大大降低了目标3维位姿数据的采集难度.

来源：2023年第11期

《计算机研究与发展》期刊编辑部

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