[发明专利]使用硬件加速器的立体摄像机深度确定有效
| 申请号： | 201780090034.6 | 申请日： | 2017-12-08 |
| 公开（公告）号： | CN110574371B | 公开（公告）日： | 2021-12-21 |
| 发明（设计）人： | 亢乐;李宇鹏;漆维;包英泽 | 申请（专利权）人： | 百度时代网络技术（北京）有限公司;百度（美国）有限责任公司 |
| 主分类号： | H04N13/204 | 分类号： | H04N13/204 |
| 代理公司： | 北京英赛嘉华知识产权代理有限责任公司 11204 | 代理人： | 马晓亚;王艳春 |
| 地址： | 100080 北京市海淀区东*** | 国省代码： | 北京;11 |
| 权利要求书： | 查看更多 | 说明书： | 查看更多 |
| 摘要： | 本文描述的是允许在给定输入图像的情况下进行密集深度图估计的系统和方法。在一个或多个实施方式中，开发了与先前方法显著不同的神经网络模型。深度神经网络模型的实施方式包括计算效率更高的结构和更少的层，但仍然产生良好的质量结果。此外，在一个或多个实施方式中，深度神经网络模型可以被特别配置和训练为使用一个或多个硬件加速器组件来操作，该硬件加速器组件可以加速计算并产生良好的结果，即使在硬件加速器组件的计算期间使用更低精度的位表示。 | ||
| 搜索关键词： | 使用 硬件 加速器 立体 摄像机 深度 确定 | ||
【主权项】：
1.图像处理系统，包括：/n处理器单元；以及/n非暂时性计算机可读介质或媒介，包括一个或多个指令序列，所述一个或多个指令序列在由所述处理器单元执行时，致使执行步骤，所述步骤包括：/n接收场景的一对图像，其中所述一对图像包括第一图像和第二图像；/n使用所述一对图像和包括多个操作的经训练神经网络模型执行深度图推断，其中所述经训练神经网络模型的所述多个操作中的至少一些操作由通信地联接到所述处理器单元的硬件加速器组件执行；以及/n输出包括到所述场景中的表面的距离信息的深度图；以及/n硬件加速器组件，配置成使用与所述处理器单元使用的位表示不同的位表示来执行所述经训练神经网络模型的至少一些操作。/n
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