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申请/专利权人：东海实验室;浙江大学
申请日：2024-03-04
公开（公告）日：2024-06-28
公开（公告）号：CN118261956A
主分类号：G06T7/55
分类号：G06T7/55;G06T7/80;G06N3/0464;G06F17/16;G06V10/80
优先权：
专利状态码：在审-公开
法律状态：2024.06.28#公开
摘要：本发明公开了一种基于红外相机和可见光相机的深度预测方法。该方法使用红外图像和可见光图像作为输入，利用骨干网络提取不同粒度的红外特征和可见光特征，然后依据深度种子采样机制和多视角相机模型，利用反投影方法将特征在3D空间中聚合，最后通过预测模块输出深度预测结果，此外，为了缓解预测精度与计算资源的矛盾，采用级联优化的思想，由粗粒度深度向细粒度深度逐级优化。本发明根据红外相机与可见光相机的特性，对传统双目深度估计方法进行了改进，提高了深度预测的准确性和鲁棒性，实现了在车载道路场景中的实时深度预测。
主权项：1.一种基于红外相机和可见光相机的深度预测方法，其特征在于，包括以下步骤：S1：已知经过时间同步与数据预处理后，得到红外图像Xinfraed，和可见光图像Xvisible；S2：将红外图像Xinfraed和可见光图像Xvisible输入骨干网络，提取不同粒度的红外特征Finfared，i和可见光特征Fvisible，i，其中i表示粒度标识符号，i＝0，1，...，N-1；S3：采样生成深度种子Si；S4：根据多视角相机模型，利用反投影方法将红外特征Finfared，i和可见光特征Fvisible，i在3D空间中聚合，得到3D特征Vi；S5：通过预测模块输出当前阶段深度预测结果Depthi，DepthN-1为最终的深度预测结果。
全文数据：
权利要求：
百度查询： 东海实验室;浙江大学 一种基于红外相机和可见光相机的深度预测方法
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