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(19)中华人民共和国国家知识产权局(12)发明专利申请(10)申请公布号CN110785777A(43)申请公布日2020.02.11(21)申请号201880020542.1(74)专利代理机构广州华进联合专利商标代理有限公司(22)申请日2018.01.1744224代理人何冲黄隶凡(30)优先权数据1703005.72017.02.24GB(51)Int.Cl.201701000242017.01.23GRG06N3/04(2006.01)G06N3/08(2006.01)(85)PCT国际申请进入国家阶段日G06T7/20(2017.01)2019.09.23G06T7/70(2017.01)(86)PCT国际申请的申请数据PCT/GB2018/0501342018.01.17(87)PCT国际申请的公布数据WO2018/134589EN2018.07.26(71)申请人牛津大学创新有限公司地址英国牛津郡(72)发明人王森罗纳德·克拉克尼基·特里戈尼权利要求书2页说明书7页附图4页(54)发明名称确定可移动的设备的位置(57)摘要一种确定包括摄像头的可移动的设备的位置的计算机执行的方法。该方法包括以下步骤:使用摄像头捕获一段时间内的图像序列;对于来自图像序列的连续图像对,使用第一神经网络确定表明设备的运动的特征,该设备的运动在捕获该图像对的第一图像的时间与捕获该图像对的第二图像的时间之间;对于连续图像序列,使用第二神经网络从由第一神经网络确定的特征确定表明设备的位置的特征;以及对于连续图像序列,从由第二神经网络确定的特征确定设备的位置。CN110785777ACN110785777A权利要求书1/2页1.一种确定包括摄像头的可移动的设备的位置的计算机执行的方法,包括以下步骤:使用所述摄像头捕获一段时间内的图像序列;对于来自所述图像序列的连续图像对,使用第一神经网络确定表明所述设备的运动的特征,所述设备的运动在捕获所述图像对的第一图像的时间与捕获所述图像对的第二图像的时间之间;对于连续图像序列,使用第二神经网络从由所述第一神经网络确定的特征确定表明所述设备的位置的特征;以及对于连续图像序列,从由所述第二神经网络确定的特征确定所述设备的位置。2.根据权利要求1所述的方法,其特征在于,除了确定所述设备的位置之外还确定所述设备的方向。3.根据权利要求1或2所述的方法,其特征在于,所述图像序列的图像是单目图像。4.根据前述任一权利要求所述的方法,其特征在于,所述第一神经网络是卷积神经网络。5.根据前述任一权利要求所述的方法,其特征在于,所述第二神经网络是递归神经网络。6.根据权利要求5所述的方法,其特征在于,所述第二神经网络是长短期记忆神经网络。7.根据前述任一权利要求所述的方法,其特征在于,还包括以下步骤:针对每对连续捕获的图像,从由所述第二神经网络确定的特征确定所述设备的相对位置信息和方向信息。8.根据权利要求7所述的方法,其特征在于,所述确定所述设备的位置的步骤包括:整合从由所述第二神经网络确定的特征确定的所述相对位置信息和所述方向信息。9.根据权利要求7或8所述的方法,其特征在于,还包括以下步骤:针对每对连续捕获的图像,确定所述相对位置信息和所述方向信息的相应不确定性信息。10.根据前述任一权利要求所述的方法,其特征在于,所述图像序列的每个图像已经与其相应的位置信息(和方向信息)相关联,并且所述方法还包括以下步骤:使用所述相应的位置信息(和方向信息)训练所述第一神经网络和所述第二神经网络。11.根据前述任一权利要求所述的方法,其特征在于,所述设备是自主机器人。12.一种可移动的设备,其特征在于,包括:存储器;处理器;摄像头;其中所述设备被布置为:使用所述摄像头捕获一段时间内的图像序列;对于来自所述图像序列的连续图像对,使用由所述处理器提供的第一神经网络确定表明所述设备的运动的特征,所述设备的运动在捕获所述图像对的第一图像的时间与捕获所述图像对的第二图像的时间之间;对于连续图像序列,使用由所述处理器提供的第二神经网络从由所述第一神经网络确定的特征确定表明所述设备的位置的特征;以及对于连续图像序列,从由所述第二神经网络确定的特征确定所述设备的位置。2CN110785777A权利要求书2/2页13.根据权利要求12所述的设备,其特征在于,所述设备被布置为除了确定所述设备的位置之外还确定所述设备的方向。14.根据权利要求12或13所述的设备,其特征在于,所述图像序列的图像是单目图像。15.根据权利要求12至14中任一项所述的设备,其特征在于,所述第一神经网络是卷积神经网络。16.根据权利要求12至15中任一项所述的设备,其特征在于,所述第二神经网络是递归神经网络。17.根据权利要求16所述的设备,其特征在于,所述第二神经网络是