[发明专利]基于深度学习的双目近红外肢体静脉图像的三维重建方法有效
| 申请号： | 202010862866.9 | 申请日： | 2020-08-25 |
| 公开（公告）号： | CN112163452B | 公开（公告）日： | 2022-11-18 |
| 发明（设计）人： | 齐鹏;唐笠轩;李卓凡 | 申请（专利权）人： | 同济大学 |
| 主分类号： | G06V40/10 | 分类号： | G06V40/10;G06V10/26;G06V10/75;G06V10/84;G06V10/82;G06N3/04;G06N3/08 |
| 代理公司： | 上海科盛知识产权代理有限公司 31225 | 代理人： | 申丹宁 |
| 地址： | 200092 *** | 国省代码： | 上海;31 |
| 权利要求书： | 暂无信息 | 说明书： | 暂无信息 |
| 摘要： | 本发明涉及一种基于深度学习的双目近红外肢体静脉图像的三维重建方法，包括：1：将静脉部分从原图中分割出；2：生成肢体的高精度全局稠密视差图集；3：把步骤2中获得的高精度全局稠密视差图中的静脉部分像素视差值分割出来，生成静脉稠密视差图数据集；4：利用对应的肢体静脉分割数据集和静脉稠密视差图数据集，对深度神经网络模型进行训练；5：将双目近红外肢体图像输入到深度神经网络模型中，生成与该组双目图像对应的静脉稠密视差图；6：生成肢体静脉的三维模型。与现有技术相比，本发明能够从双目近红外图像中实时地生成静脉稠密视差图，从而可以实时获取肢体静脉的三维模型和位姿信息，可供静脉穿刺机器人实时地调整规划运动轨迹。 | ||
| 搜索关键词： | 基于 深度 学习 双目 红外 肢体 静脉 图像 三维重建 方法 | ||
【主权项】：
暂无信息
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