[发明专利]深度图获取方法、设备及存储介质

权利要求书

1.一种深度图获取方法，其特征在于，包括：

获取摄像机组同步拍摄的道路的双目图像；

对所述双目图像使用训练后的处理模型进行处理，生成所述双目图像的深度图，其中，所述训练后的处理模型是使用训练数据训练获得的，所述训练数据包括：用于作为所述处理模型输入数据的双目图像样本及用于作为所述处理模型输出数据的深度图样本。

2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，在对所述双目图像使用训练后的处理模型进行处理，生成所述双目图像的深度图之前，还包括：

获取训练场景的点云和拍摄图像，其中，所述拍摄图像包括所述双目图像样本中的左目图像样本和右目图像样本；

根据所述点云和所述拍摄图像，确定所述深度图样本。

3.根据权利要求2所述的方法，其特征在于，根据所述点云和所述拍摄图像，确定所述深度图样本，具体包括：

对所述拍摄图像进行语义分割，获得至少一个训练对象的像素区域，其中，所述训练场景包括至少一个训练对象；

根据每个训练对象的类型和所述点云，确定所述每个训练对象的像素区域的深度值；

根据所述每个训练对象的像素区域的深度值，确定所述深度图样本。

4.根据权利要求3所述的方法，其特征在于，根据每个训练对象的类型和所述点云，确定所述每个训练对象的像素区域的深度值，具体包括：

判断所述训练对象是否为天空；

若是，则将所述训练对象的像素区域的深度值设置为最大深度值；

若否，所述根据所述点云，确定所述训练对象的像素区域的深度值。

5.根据权利要求4所述的方法，其特征在于，根据所述点云，确定所述训练对象的像素区域的深度值，具体包括：

从所述点云中，确定与所述训练对象的像素区域匹配的关联点云；

根据所述关联点云，确定所述训练对象的像素区域的深度值。

6.根据权利要求5所述的方法，其特征在于，从所述点云中，确定与所述训练对象的像素区域匹配的关联点云，具体包括：

将所述点云投影至所述拍摄图像的平面，确定所述点云的投影区域的位置；

根据所述投影区域的位置和所述训练对象的像素区域的位置，确定所述关联点云。

7.根据权利要求5所述的方法，其特征在于，根据所述关联点云，确定所述训练对象的像素区域的深度值，具体包括：

将所述关联点云至所述拍摄图像的平面的距离作为所述训练对象的像素区域的深度值。

8.根据权利要求1-7中任一项所述的方法，其特征在于，所述处理模型的处理参数包括深度值范围，所述深度值范围根据所述道路中实物到所述摄像机组之间距离确定。

9.一种获取设备，其特征在于，包括：

存储器，用于存储程序；

处理器，用于执行所述存储器存储的所述程序，当所述程序被执行时，所述处理器用于执行如权利要求1至8中任一所述的深度图获取方法。

10.一种计算机可读存储介质，其特征在于，包括指令，当其在计算机上运行时，使得计算机执行如权利要求1至8中任一所述的深度图获取方法。