[发明专利]基于深度学习的热成像图像双目视差估计方法及系统在审
| 申请号： | 202310913387.9 | 申请日： | 2023-07-25 |
| 公开（公告）号： | CN116630388A | 公开（公告）日： | 2023-08-22 |
| 发明（设计）人： | 李骏;瞿嘉明;杨苏 | 申请（专利权）人： | 苏州立创致恒电子科技有限公司 |
| 主分类号： | G06T7/50 | 分类号： | G06T7/50;G06V10/40;G06V10/75;G06V10/82;G06N3/0464;G06N3/08 |
| 代理公司： | 北京弘权知识产权代理有限公司 11363 | 代理人： | 逯长明;占园 |
| 地址： | 215000 江苏省苏州市工业*** | 国省代码： | 江苏;32 |
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| 摘要： | 本申请提供一种基于深度学习的热成像图像双目视差估计方法及系统，所述方法可以在获取到双目热成像图像后，提取双目热成像图像的初始特征图，按照预设尺度获取初始特征图的尺度特征图，以及合并尺度特征图与初始特征图，以得到双目特征图。再构造双目特征图的互相关匹配代价卷和级联匹配代价卷，以及合并互相关匹配代价卷和级联匹配代价卷，以得到总匹配代价卷，对总匹配代价卷进行编解码，以得到多种网络深度的聚合特征图，并根据多种网络深度的聚合特征图生成视差图。所述方法可以从不同视角的热成像图像中有效提取出特征信息，以生成视差图，提高基于热成像图像获取深度信息的准确性和稳定性。 | ||
| 搜索关键词： | 基于 深度 学习 成像 图像 双目 视差 估计 方法 系统 | ||
【主权项】：
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