一种基于深度学习的复杂环境下多尺度空间目标相对位姿估计方法及系统

1.一种基于深度学习的复杂环境下多尺度空间目标相对位姿估计方法，其特征在于，所述方法的实现过程为：

2.根据权利要求1所述的一种基于深度学习的复杂环境下多尺度空间目标相对位姿估计方法，其特征在于，

3.根据权利要求2所述的一种基于深度学习的复杂环境下多尺度空间目标相对位姿估计方法，其特征在于，

4.根据权利要求1所述的一种基于深度学习的复杂环境下多尺度空间目标相对位姿估计方法，其特征在于，步骤二的具体实现过程为：

5.根据权利要求1所述的一种基于深度学习的复杂环境下多尺度空间目标相对位姿估计方法，其特征在于，步骤三的详细训练设置为：

6.根据权利要求4所述的一种基于深度学习的复杂环境下多尺度空间目标相对位姿估计方法，其特征在于，随机化向量多尺度特征融合处理的具体过程为：

7.根据权利要求5所述的一种基于深度学习的复杂环境下多尺度空间目标相对位姿估计方法，其特征在于，

8.根据权利要求1所述的一种基于深度学习的复杂环境下多尺度空间目标相对位姿估计方法，其特征在于，步骤四的具体过程为：

9.一种基于深度学习的复杂环境下多尺度空间目标相对位姿估计系统，其特征在于：该系统具有与上述权利要求1-8任一项权利要求的步骤对应的程序模块，运行时执行所述的一种基于深度学习的复杂环境下多尺度空间目标相对位姿估计深度学习方法及系统中的步骤。

10.一种计算机可读存储介质，其特征在于：所述计算机可读存储介质存储有计算机程序，所述计算机程序配置为由处理器调用时实现权利要求1-8中任一项所述的基于深度学习的复杂环境下多尺度空间目标相对位姿估计方法的步骤。