迟书凯，叶 旋，高 翔，解则晓，陶冬冬

（中国海洋大学 工程学院，山东 青岛 266100）

1 引 言

为实现前景运动的精确估计，本文提出了一种基于编码标记点的高精度运动估计方法。前景运动估计指的是估计动态场景（前景）相对于静态场景（背景）的运动参数，包括三自由度的旋转参数以及三自由度的平移参数。其在智能监控、目标跟踪、姿态估计等领域有着广泛的应用。现有的前景运动估计方法主要包括两类：基于RGB 图像的前景运动估计以及基于RGB-D 图像的前景运动估计。

基于RGB 图像的前景运动估计方法主要有光流法［1-2］、目标跟踪法［3-4］、直接估计法［5-6］等。光流法通过估计帧间光流的方式估计前景运动，当前景运动幅度较大时，会因不满足光流假设导致光流估计的失败；目标跟踪法采用基于视觉的目标跟踪方法对前景目标进行跟踪以估计前景运动，这类方法通常只是给出前景目标的包围盒且估计的是目标在图像上的二维运动；直接估计法基于深度神经网络，通过在二维图像上直接估计前景目标的六自由度位姿参数实现前景运动估计，尽管这类方法可以估计六自由度的前景运动，但是这类基于图像的姿态估计方法通常精度相对较低，通常难以满足前景运动估计的精度要求。

另外，对于基于RGB-D 图像的前景运动估计，Li 等人［7］提出了一种同时重建静态背景与非刚体前景的方法，该方法采用实时实例分割算法“你只看系数”（You Only Look At CoefficienTs，YOLACT）［8］实现前背景分割，然后采用刚体与非刚体迭代最近点（Iterative Closest Point，ICP）算法，实现背景与前景的跟踪。……