轮廓匹配测量：基于深度学习的三维目标位置与姿态估算

摄像测量学是近年来快速发展的交叉学科，融合了摄影测量、光学测量、计算机视觉和数字图像处理等领域。它的核心是利用摄像机拍摄的数字图像，通过图像处理和分析来测量目标的结构参数或运动参数。摄像测量的内涵包括两部分：一是图像与三维物体之间的成像投影关系，这是测量学的基础；二是图像目标的自动识别定位与匹配，这是计算机视觉技术的体现，它强调高精度的定位能力，区别于普通图像处理。 在摄像测量的具体应用中，如基于轮廓匹配测量目标位置姿态的方法，是通过给定初始位置姿态参数，通过迭代优化，使根据这些参数重投影的目标边缘与实际图像边缘的偏差减小。这种方法依赖于“模型/图像一致性假设”，即假设根据目标位置姿态和三维模型的重投影图像应与实际图像一致。计算过程中，通常采用广义卡尔曼滤波技术，将当前和过去的数据关联，进行平滑处理并修正测量结果，直到达到收敛状态。 这种技术广泛应用于需要精确定位的场景，如工业自动化、机器人导航、无人机控制等，尤其在目标相对位置远或成像质量不佳时，轮廓匹配提供了一种有效且鲁棒的解决方案。传统的摄影测量通常使用专用的测量型相机，而摄像测量则更多地利用普通摄像头，通过标定使其适用于高精度测量，使得这项技术更加灵活和普及。 摄像测量学的发展历程可以追溯到摄影术诞生之初，随着技术的进步，从模拟摄影测量发展到数字图像处理的结合，尤其是在三角测量理论和多视几何理论的推动下，摄像测量在图像目标识别和定位上的应用越来越精细。如今，摄像测量学已经成为一个不可或缺的工具，对于提升各类工程和科研领域的测量精度起到了关键作用。