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[发明专利]一种基于立体匹配和置信度传播的场景深度获取方法-CN201910152429.5在审
发明人：于慧敏;龙阳祺 -专利权人：浙江大学
申请日： 2019-02-28 - 公布日： 2019-07-16 - 主分类号： G06T7/593 文献下载
摘要：本发明公开了一种基于立体匹配和置信度传播的场景深度获取方法。该方法通过使用立体匹配算法和基于置信度传播的深度补全算法，对场景进行建模，进而获取场景的深度信息。不同于以往场景深度估计方法，该方法首先使用现有的立体匹配方法获取初始场景深度估计，再利用基于置信度传播的深度补全算法对该深度估计进行优化，最终得到致密的场景深度估计，大大提升场景深度获取的鲁棒性和精确度
立体匹配置信度场景深度估计场景深度获取算法传播致密深度估计深度信息鲁棒性再利用建模优化

[发明专利]一种基于无监督学习的鱼眼相机场景深度估计方法-CN202210698689.4在审
发明人：徐启敏;张鸷;李旭 -专利权人：东南大学
申请日： 2022-06-20 - 公布日： 2022-09-16 - 主分类号： G06T7/50 文献下载
摘要：本发明公开了一种基于无监督学习的鱼眼相机场景深度估计方法，该方法首先建立生成对抗网络架构，对输入的鱼眼图像进行畸变校正处理；然后建立场景深度估计网络架构，对图像进行深度特征和位姿特征的提取；接着使用场景深度图信息和相机位姿信息重构图像，设计损失函数训练模型，优化网络参数；最终使用训练好的网络进行深度估计，得到图像的场景深度图。该方法使用鱼眼相机，具有观测范围广的特点；所采用的无监督学习方法，具有训练方便、感知结果准确的特点，能够满足场景深度估计的需求。
一种基于监督学习相机场景深度估计方法

[发明专利]用于智能驾驶的单幅图像去雾方法-CN201810437228.5在审
发明人：来毅;李秉恒;刘颖;黄琼丹;辛可嘉 -专利权人：西安邮电大学
申请日： 2018-05-09 - 公布日： 2018-09-28 - 主分类号： G06T5/00 文献下载
摘要：本发明提供了一种用于智能驾驶的单幅图像去雾方法，利用最小滤波的方法对输入单幅有雾图像进行滤波，以获取输入图像对应的最小通道图像；利用场景深度与最小通道强度成正比的关系建立场景深度估计模型，快速准确估计出场景深度；根据传输图与场景深度之间的关系估算出场景传输图；联合输入有雾图像和所得的场景深度图，采用新的有效的大气光估计算法估计出大气光；最后，结合场景传输图、大气光和输入单幅有雾图像，利用大气物理模型有效实现单幅图像去雾本发明能够快速准确地估算出场景传输图，提高单幅图像的去雾质量，避免把有雾图像中像素强度最大的像素当作大气光的错误。
图像单幅图像去雾场景传输场景智能驾驶小通道滤波像素估算场景深度估计大气物理单幅图像估计算法关系建立输入图像有效实现成正比深度图去雾传输联合

[发明专利]基于水下光线衰减先验性的水下场景深度地图估计方法-CN201810579628.X有效
发明人：宋巍;黄冬梅;王龑;典.庄多聂戈罗;安东尼奥.利奥塔 -专利权人：上海海洋大学
申请日： 2018-06-07 - 公布日： 2022-06-24 - 主分类号： G06T7/50 文献下载
摘要：本发明涉及基于水下光线衰减先验性的水下场景深度地图估计方法，所述方法包括以下步骤：步骤S1、水下光线衰减先验性；步骤S2、数据集训练；步骤S3、线性模型的系数学习；步骤S4、场景深度地图估计。其优点表现在：本发明提出了基于水下光线衰减先验性的场景深度估计方法，主要是利用水下光线衰减先验性，并选择大量的训练集作为样本训练得到具有较强鲁棒性的水下场景深度估计模型，可以快速地、有效地得出正确的场景深度
基于水下光线衰减先验场景深度地图估计方法

[发明专利]面向多视角视觉系统的深度估计方法、电子设备及介质-CN202211041764.6在审
发明人：李恒宇;许晓俊;刘靖逸;谢永浩;王曰英;谢少荣;罗均 -专利权人：上海大学
申请日： 2022-08-29 - 公布日： 2022-11-08 - 主分类号： G06T5/00 文献下载
摘要：本发明公开了一种面向多视角视觉系统的深度估计方法、电子设备及介质，涉及多视角视觉系统深度估计技术领域，该方法主要包括将目标视角图像和所述辅助视角图像输入至面向多视角图像修复的深度估计模型中，得到用于估计场景深度值的视差图；其中，面向多视角图像修复的深度估计模型包括基于可变形卷积和空洞金字塔卷积的特征提取模块、基于多尺度结构的匹配代价计算模块、基于自注意力机制的多尺度代价聚合模块以及视差回归操作模块。本发明能够准确估计场景深度值，为无人系统实现高精度场景深度估计提供可靠技术。
面向视角视觉系统深度估计方法电子设备介质

[发明专利]视频理解方法及装置-CN201610509780.1有效
发明人：俞刚;李超;何奇正;陈牧歌;彭雨翔;吕凯风;印奇 -专利权人：北京旷视科技有限公司;北京迈格威科技有限公司
申请日： 2016-07-01 - 公布日： 2021-06-15 - 主分类号： G06K9/00 文献下载
摘要：本发明提供了一种视频理解方法及装置，所述视频理解方法包括：获取视频数据；对所获取的视频数据进行场景深度估计；以及基于所述场景深度估计的结果进行场景内容理解。根据本发明实施例的视频理解方法及装置通过对场景的深度进行估计，依据场景的深度信息来对场景内容进行分析和理解，能够高效、准确地识别和定位视频内容中的物体。
视频理解方法装置

[发明专利]一种基于三目视觉的场景深度信息获取系统-CN202110800510.7有效
发明人：姜柯;李爱华;苏延召;蔡艳平;王涛;韩德帅;冯国彦;李庆辉 -专利权人：中国人民解放军火箭军工程大学
申请日： 2021-07-15 - 公布日： 2022-11-15 - 主分类号： H04N13/243 文献下载
摘要：本发明公开了基于三目视觉的场景深度信息获取系统，包括三目视觉模块、虚拟枪机双目视觉标定模块以及场景深度信息获取模块，本发明提出了一种通过移动枪机构建虚拟双目视觉系统的方法来提前估计得到场景深度信息，并以目标的接地点的深度约束来估计其空间位置
一种基于目视场景深度信息获取系统

[发明专利]基于场景深度映射的道路目标深度估计方法-CN201610528752.4有效
发明人：吴克伟;孙丹;孙永宣;杨兴明;谢昭 -专利权人：合肥工业大学
申请日： 2016-07-06 - 公布日： 2020-12-04 - 主分类号： G06T7/579 文献下载
摘要：本发明公开了一种基于场景深度映射的道路目标深度估计方法，通过获取场景深度映射关系和目标定位两个要素，实现场景目标深度估计。在场景边缘检测和直线检测基础上，针对消失点和消失线定位不确定问题，使用最大期望算法，精确估计中心消失点和中心视野消失线；并利用摄像机模型，完成场景的深度映射关系构建。针对场景目标定位不准确问题，在场景分割基础上，采用Adaboost分类器训练并识别分割区域的类别标记；分析垂直目标的地面接触线，查找深度映射关系表，获得场景目标深度估计。
基于场景深度映射道路目标估计方法

[发明专利]一种基于单目视觉的水下场景深度评估方法和系统-CN202210252491.3在审
发明人：王红茹;刘朝;王佳 -专利权人：江苏科技大学
申请日： 2022-03-15 - 公布日： 2022-06-21 - 主分类号： G06T7/55 文献下载
摘要：本发明公开了一种基于单目视觉的水下场景深度评估方法和系统，所述方法步骤如下：获取水下动态场景中单目相机在不同视角下拍摄采集的场景图像数据；对所述场景图像数据中的视频帧进行特征提取，提取不同视角的场景图像数据中的特征点；根据相机的视角位置变化，基于深度估计模型对拍摄到的物体的特征提取结果进行深度估计，得到拍摄到的物体的视觉深度值；基于相机不同视角位姿参数对场景图像数据进行深度处理，使得场景图像数据中特征点物面视觉深度值最优化，得到场景深度估计图像；所述系统包括获取单元、特征提取单元、深度判断单元、深度评估单元以及配准单元。本发明能够在不需要考虑相机基线对系统精度的影响因素下完成水下场景深度评估。
一种基于目视水下场景深度评估方法系统

[发明专利]基于场景深度估计的视频帧率上变换系统及方法-CN201910575778.8在审
发明人：张小云;包文博;高志勇;陈立 -专利权人：上海交通大学
申请日： 2019-06-28 - 公布日： 2019-10-18 - 主分类号： H04N7/01 文献下载
摘要：本发明提供了一种基于场景深度估计的视频帧率上变换系统及方法，其中系统包括模块一：光流估计网络；模块二：场景深度估计网络；模块三：上下文提取网络；模块四：插值核估计网络；模块五：深度感知的光流场映射；模块六：自适应插值映射；模块七：中间帧生成网络；本发明利用场景深度估计，提供了在视频帧率上变换中针对暴露遮蔽问题的解决办法；本发明还利用深度学习技术，提供了一种能够被端到端训练的神经网络系统，使得系统能够在大量的无标签的视频数据上进行训练优化
场景深度估计视频帧率上变换系统网络映射神经网络系统上下文提取光流估计深度感知视频数据端到端光流场核估计上变换中间帧自适应遮蔽标签暴露优化学习

[发明专利]一种基于深度学习的场景深度和摄像机位置姿势求解方法-CN201910530398.2有效
发明人：全红艳;姚铭炜 -专利权人：华东师范大学
申请日： 2019-06-19 - 公布日： 2023-04-07 - 主分类号： G06T7/80 文献下载
摘要：本发明公开了一种基于深度学习的场景深度和摄像机位置姿势求解方法，该方法利用卷积神经网络，使用图像序列作为输入，采用循环神经网络估计场景深度及相邻两幅图像的摄像机位置姿势参数。本发明采用多任务学习框架，利用序列中相邻两幅图像重建的三维场景几何信息的一致性定义网络的损失函数，以确保场景深度和摄像机位置姿势估计的准确性。
一种基于深度学习场景摄像机位置姿势求解方法

[发明专利]一种基于场景深度信息的偏振水下图像优化方法-CN202110181997.5在审
发明人：付先平;于欣悦;米泽田;王辉兵;张军 -专利权人：大连海事大学
申请日： 2021-02-09 - 公布日： 2021-06-04 - 主分类号： G06T5/00 文献下载
摘要：本发明公开了一种基于场景深度信息的偏振水下图像优化方法，提出一种深度信息引导下的背景区域定位策略，通过提取场景深度信息，根据场景深度信息在原始偏振图像中自动定位背景区域，进而估计出准确的后向散射光和全局后向散射光同时，为了抑制噪声的影响，在求解时加入了噪声抑制因子，并利用了一种PSO优化策略通过寻找最优的参数来估计背景光，操作方便、效率更高，能够准确的估计最优的背景光，使图像增强效果更佳。
一种基于场景深度信息偏振水下图像优化方法

[发明专利]融合形态学聚类优化大气光的无人机图像去雾方法-CN202010100304.0有效
发明人：黄鹤;胡凯益;郭璐;许哲;王会峰;茹锋;黄莺;惠晓滨;陈永安;王浩;张少帅;吴琨 -专利权人：西安汇智信息科技有限公司
申请日： 2020-02-18 - 公布日： 2023-05-05 - 主分类号： G06T5/00 文献下载
摘要：本发明公开了一种融合形态学聚类优化大气光的无人机图像去雾方法，采集并输入含雾图像；使用区域最小值滤波，获取其暗通道图像及场景深度图像；采用融合形态学聚类算法根据场景深度信息对暗通道图像进行分割；依据分割后的图像对不同景深条件下的大气光值进行估计，获得场景大气光值；根据场景大气光值修正透射率图像；利用场景大气光值与修正透射率，恢复含雾图像。本发明采用融合形态学聚类算法将场景深度信息融入对大气光估计中，并对场景透射率进行修正，经处理后，位于不同场景深度的位置拥有不同的场景大气光值，并由此获得较为准确的场景透射率，可有效提升恢复图像对比度，改善图像的视觉感受
融合形态学优化大气无人机图像方法

[发明专利]一种基于非监督的卷积神经网络单目场景深度估计方法-CN201910807213.8有效
发明人：刘洪波;岳晓彤;江同棒;张博;马茜;王乃尧;杨丽平;林正奎 -专利权人：大连海事大学
申请日： 2019-08-29 - 公布日： 2023-08-18 - 主分类号： G06T7/50 文献下载
摘要：本发明公开了一种基于非监督的卷积神经网络单目场景深度估计方法，包括以下步骤：获取目标图像各像素点的深度值；获取目标图像上像素坐标转移到下一帧图像时的相机位姿值；构建损失函数；基于非监督的条件随机场残差卷积神经网络场景进行深度估计结合非监督残差卷积神经网络场景深度估计模型，构成了非监督的条件随机场残差卷积神经网络场景深度估计模型。本发明的模型在平均相对误差(rel)、准确率(acc)上均优于其它三种模型。
一种基于监督卷积神经网络场景深度估计方法

[发明专利]基于地面线索传播的道路目标深度估计方法-CN201810396565.4有效
发明人：张鹿鸣;谢昭;吴克伟;韩娜;高扬;童赟 -专利权人：合肥工业大学
申请日： 2018-04-28 - 公布日： 2021-09-28 - 主分类号： G06T7/11 文献下载
摘要：本发明公开了一种基于地面线索传播的道路目标深度估计方法，通过获取与地面接触的垂直物体场景深度分布，并利用区域间的边缘遮挡朝向关系，实现场景目标深度推理和估计。首先，获取道路图像的过分割超像素，对过分割超像素依次遍历，根据RGB平均颜色进行区域合并，生成目标区域；其次，提取道路图像的消失点和图像表面标记，对垂直物体区域，利用高斯概率分布估计，提取分割区域深度；然后，根据分割区域共享边界，构建边缘遮挡朝向检测器，提取分割区域间边缘遮挡关系；最后，利用地面线索传播，直到场景深度关系稳定，输出目标深度，获得场景目标深度估计。
基于地面线索传播道路目标深度估计方法

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