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一种单目视觉深度估计方法[发明专利]

专利名称：一种单目视觉深度估计方法

专利类型：发明专利

发明人：周武杰，袁建中，吕思嘉，钱亚冠，向坚，张宇来申请号：CN201811246664.0

申请日：20181025

公开号：CN109460815A

公开日：

20190312

专利内容由知识产权出版社提供

摘要：本发明公开了一种单目视觉深度估计方法，其先构建卷积神经网络，其包括输入层、隐层和输出层；隐层包括编码框架、译码框架和上采样框架；然后使用训练集中的单目图像作为原始输入图像，输入到卷积神经网络中进行训练，得到训练集中的每幅原始的单目图像对应的估计深度图像；接着通过计算训练集中的单目图像对应的估计深度图像与对应的真实深度图像之间的损失函数值，得到卷积神经网络训练模型及最优权值矢量和最优偏置项；再将待预测的单目图像输入到卷积神经网络训练模型中，并利用最优权值矢量和最优偏置项，预测得到对应的预测深度图像；优点是其预测精度高。

申请人：浙江科技学院

地址：310023 浙江省杭州市西湖区留和路318号

国籍：CN

代理机构：宁波奥圣专利代理事务所(普通合伙)

代理人：周珏

本文发布于:2024-09-20 18:25:39，感谢您对本站的认可！

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