[发明专利]一种基于深度学习的双目深度视觉估计的方法和系统有效
| 申请号： | 201910814513.9 | 申请日： | 2019-08-30 |
| 公开（公告）号： | CN110517306B | 公开（公告）日： | 2023-07-28 |
| 发明（设计）人： | 秦豪 | 申请（专利权）人： | 的卢技术有限公司 |
| 主分类号： | G06T7/55 | 分类号： | G06T7/55 |
| 代理公司： | 南京禹为知识产权代理事务所(特殊普通合伙) 32272 | 代理人： | 王晓东 |
| 地址： | 211100 江苏省南京*** | 国省代码： | 江苏;32 |
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| 摘要： | 本发明公开了一种基于深度学习的双目深度视觉估计的方法和系统，包括以下步骤，采集训练数据；深度生成模块生成对应图片位置的深度距离，并保存为与原图片大小一致的具有深度信息的深度图片，图片像素值对应相对距离；神经网络模型训练；深度估计得到估计的深度距离图。本发明的有益效果：本发明提出基于深度学习的双目视觉深度估计方法精度高，且泛化能力强，可以迁移学习，并应用在不同环境条件下，在速度上，相较于传统算法运算时间能够大大提高运算速度。 | ||
| 搜索关键词： | 一种 基于 深度 学习 双目 视觉 估计 方法 系统 | ||
【主权项】：
1.一种基于深度学习的双目深度视觉估计的方法，其特征在于：包括以下步骤，/n采集训练数据，摄像模块(100)获取两张不同视角的初始图片(101)；/n深度生成模块(200)生成对应图片位置的深度距离，并保存为与原图片大小一致的具有深度信息的深度图片(201)，图片像素值对应相对距离；/n神经网络模型(300)训练，将所述深度图片(201)输入至所述神经网络模型(300)中训练，通过迭代训练得到并保存训练好的神经网路参数；/n深度估计，所述摄像模块(100)采集实际图片，将所述实际图片输入至训练好的所述神经网络模型(300)中计算，得到估计的深度距离图。/n
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