[发明专利]基于深度学习的单像素三维端到端重建方法及装置有效
| 申请号： | 201911081307.8 | 申请日： | 2019-11-07 |
| 公开（公告）号： | CN111047681B | 公开（公告）日： | 2022-03-22 |
| 发明（设计）人： | 边丽蘅;王华依;张军 | 申请（专利权）人： | 北京理工大学 |
| 主分类号： | G06T17/00 | 分类号： | G06T17/00;G06T7/55;G01B11/24;G01B11/22 |
| 代理公司： | 北京清亦华知识产权代理事务所(普通合伙) 11201 | 代理人： | 蔡丽 |
| 地址： | 100081 *** | 国省代码： | 北京;11 |
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| 摘要： | 本发明公开了一种基于深度学习的单像素三维端到端重建方法及装置，其中，该方法包括：构建包含多个物体三维信息的三维数据集；对三维数据集进行特定预处理生成单像素探测器的一维测量值；获取三维重建网络，通过三维数据集和一维测量值训练三维重建网络；通过训练后的三维重建网络对待测三维物体进行重建，输出待测三维物体的三维深度信息。该方法设计端到端的神经网络，从单像素探测器的一维测量值重建三维物体的三维深度信息，实现了在单像素三维成像系统中，通过深度学习的方法端到端的完成场景深度信息的重建，计算复杂度低。 | ||
| 搜索关键词： | 基于 深度 学习 像素 三维 端重 方法 装置 | ||
【主权项】：
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