基于双投影特征融合类别级物体6D姿态估计方法及系统

本发明属于计算机视觉和深度学习技术领域，公开了一种基于双投影特征融合类别级物体6D姿态估计方法及系统，所述方法包括：S1、通过相机获得RGB图像和深度图像并处理得到物体的3D点云数据；S2、通过边缘检测算法，得到物体的边缘图像；S3、根据3D点云数据得到点云平面投影编码；S4、根据物体的3D点云数据和边缘图像，得到点云球面特征并生成编码；S5、将点云球面特征编码与点云平面投影编码融合得到物体的方位角和倾斜角；S6、根据方位角和倾斜角，得到旋转矩阵，并对点云球面特征进行特征转换，得到平面旋转矩阵；S7、得到物体的三维旋转矩阵。本发明能够在不依赖于特定物体模型的情况下，对多种类别的物体进行准确的6D姿态估计并提升精度。