[发明专利]一种基于深度学习和结构光相结合的深度测量方法有效
| 申请号： | 201910870077.7 | 申请日： | 2019-09-16 |
| 公开（公告）号： | CN110686652B | 公开（公告）日： | 2021-07-06 |
| 发明（设计）人： | 常婉;向森;邓慧萍;吴谨 | 申请（专利权）人： | 武汉科技大学 |
| 主分类号： | G01C11/30 | 分类号： | G01C11/30;G06N3/04 |
| 代理公司： | 武汉科皓知识产权代理事务所(特殊普通合伙) 42222 | 代理人： | 胡琦旖 |
| 地址： | 430081 湖北*** | 国省代码： | 湖北;42 |
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| 摘要： | 本发明属于三维重建技术领域，公开了一种基于深度学习和结构光相结合的深度测量方法，包括：通过结构光视觉获得包裹形变相位；通过深度学习获得初始深度值；根据初始深度值获得第一相位补偿系数；根据包裹形变相位和第一相位补偿系数获得真实形变相位，对真实形变相位进行相位展开，获得测量深度值。本发明解决了现有技术中深度测量的精度较低的问题，能够有效提高测量精度。 | ||
| 搜索关键词： | 一种 基于 深度 学习 结构 相结合 测量方法 | ||
【主权项】：
1.一种基于深度学习和结构光相结合的深度测量方法，其特征在于，包括：/n通过结构光视觉获得包裹形变相位；/n通过深度学习获得初始深度值；/n根据所述初始深度值获得第一相位补偿系数；/n根据所述包裹形变相位和所述第一相位补偿系数获得真实形变相位，对所述真实形变相位进行相位展开，获得测量深度值。/n
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