基于语义目标匹配的三维追踪与注册技术

简介：
本研究聚焦于开发一种先进的三维追踪与注册技术，采用语义目标匹配方法，旨在提高复杂环境下的跟踪精度和鲁棒性。该技术通过精确识别并锁定具有特定语义信息的目标物，实现在动态场景中的高效、稳定跟踪，并能迅速完成模型与现实场景的精准对齐，广泛应用于虚拟现实、增强现实及机器人导航等领域。 本段落提出了一种基于语义目标匹配的三维跟踪注册方法。该方法利用改进后的单发多框检测（SSD）深度卷积神经网络对图像进行语义分割，从而获得场景中不同物体的像素级语义信息。在计算相机姿态的目标函数时，结合了灰度和几何约束来估计相机的姿态。所提出的方法减少了特征点缺失或错误匹配问题对三维跟踪注册算法性能的影响，并且能够适应各种结构不同的场景。研究结果表明，该方法产生的误差不超过2.2像素，基本满足实时性的需求。