Традиционные алгоритмы монокулярной оценки позы используют сверточные сети для локализации нескольких ключевых точек на изображении, а затем оценивают позу объекта на основе 2D-3D соответствия. Однако ключевые точки на спутниках распределены достаточно разрозненно, и из-за ограниченного рецептивного поля сверточных сетей точность локализации ключевых точек низкая, что влияет на точность последующей оценки позы. Кроме того, традиционный процесс требует ручной разметки позиций ключевых точек и маски объекта, что дорогостоящо. Чтобы решить проблему ограниченного рецептивного поля традиционных методов, в сверточные сети была введена механизм самовнимания, придавая им способность к глобальному моделированию и повышая точность локализации ключевых точек. Для улучшения проблемы высокой потребности в ручной разметке традиционных методов с помощью пространственной скульптуры была реконструирована точечная облачная модель объекта, затем точечное облако проецируется обратно на пиксельную плоскость, что позволяет автоматически получать требуемые метки, исключая процесс ручной разметки и повышая практическую применимость алгоритма. Результаты экспериментов показывают: предложенный алгоритм проверен на датасете SPEED, точность локализации ключевых точек составила 92%, ошибка трансляции позы — 0.236%, ошибка вращения позы — 9.86 × 10^-3 радиан, что повысило точность при упрощении сложности алгоритма. Может эффективно применяться для относительной оценки позы между космическими аппаратами.

компьютерное зрение;оценка позы;обнаружение ключевых точек;самовнимание;пространственная скульптура