一种基于立体视觉的模型姿态测量方法

本发明公开了一种基于立体视觉的模型姿态测量方法，本发明属于姿态测量技术领域，旨在解决传统姿态估计精度不足、深度相机昂贵的问题，实现模型姿态精准测量，该方法核心在于融合立体视觉几何特性与深度学习优势，具体步骤包括：1.用至少两个工业相机组成立体系统，标定内外参数，通过改进SGBM算法算场景深度图以获取物体深度信息，2.结合深度图与左右目RGB图，用预训练双分支融合网络预测像素在目标3D坐标系下的坐标，3.基于关联与空间关联性生成多组候选位姿，4.将候选位姿还原为虚拟物体，经几何一致性校验与真实物体比对量化评分，5.由PoseSelection模块选评分最高的候选位姿作为最终结果，本发明通过“多相机立体配置+深度学习特征融合”的协同设计，兼顾大视场覆盖与高精度定位。