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一种基于几何和光度一致性的视觉里程计方法和系统 

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申请/专利权人:苏州中德睿博智能科技有限公司

摘要:本发明提供一种基于几何和光度一致性的视觉里程计方法和系统,涉及计算机视觉技术领域,该方法包括利用肠镜采集肠道图像,构建数据集,将数据集按比例划分为训练集、验证集和测试集;构建基于深度和姿态估计耦合的视觉里程计网络模型,基于融合自监督和监督的损失函数来训练视觉里程计网络模型,利用验证集来评估模型性能,得到训练好的视觉里程计网络模型;将测试集中图像数据输入到训练好的视觉里程计网络模型,得到肠道图像的深度信息和肠镜的姿态信息。本发明通过深度耦合策略和光度一致性校准,有效应对肠道环境中的光照变化和弱纹理挑战,提高了深度信息和姿态估计的连续性和准确性,增强了在复杂肠道环境下的鲁棒性和准确性。

主权项:1.一种基于几何和光度一致性的视觉里程计方法,其特征在于,包括:利用肠镜利用肠镜采集肠道图像,构建数据集,将所述数据集按比例划分为训练集、验证集和测试集;构建基于深度和姿态估计耦合的视觉里程计网络模型,将训练集中图像数据输入到视觉里程计网络模型中,基于融合自监督和监督的损失函数来训练所述视觉里程计网络模型,利用验证集来评估模型性能,得到训练好的视觉里程计网络模型;所述视觉里程计网络模型包括深度估计子网络和姿态估计子网络,所述深度估计子网络采用U-Net型的编码器-解码器架构,所述姿态估计子网络采用编码器-回归器架构;所述深度估计子网络用于根据输入的连续肠道图像帧预测对应的深度图像;所述姿态估计子网络用于根据输入的连续肠道图像帧和深度估计子网络预测的对应的深度图像,估计连续肠道图像帧之间的相对姿态信息;将测试集中图像数据输入到训练好的视觉里程计网络模型,得到肠道图像的深度信息和肠镜的姿态信息。

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权利要求:

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