[发明专利]基于深度学习的物体识别和全景漫游方法有效
| 申请号： | 202011075418.0 | 申请日： | 2020-10-09 |
| 公开（公告）号： | CN112242002B | 公开（公告）日： | 2022-07-08 |
| 发明（设计）人： | 刘儿兀;陈铭毅 | 申请（专利权）人： | 同济大学 |
| 主分类号： | G06T17/05 | 分类号： | G06T17/05;G06T15/00;G06T3/40;G06N3/04;G06N3/08;G06V20/00;G06V10/762;G06K9/62;G06F16/583;G06F16/587 |
| 代理公司： | 上海科律专利代理事务所(特殊普通合伙) 31290 | 代理人： | 叶凤 |
| 地址： | 200092 *** | 国省代码： | 上海;31 |
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| 摘要： | 一种基于深度学习的物体识别和全景漫游方法，涉及计算机视觉技术和全景漫游领域。本发明考虑解决现有技术中所存在技术方面的问题，尤其是信息采集与全景漫游构建的相互分离问题。采用高效的物体检测模型，同时结合可用于多平台部署插件来构建具有丰富物体信息的全景漫游模型。采用端到端的设计方案，只要输入所拍摄的全景图，就可以直接得到最终模型，省去了采集、标定信息的繁琐步骤。由于目前智能手机自带全景拍摄功能，本发明可以让大众参与全景漫游模型的构建。结合地图和定位，人们可以分享自己所构建的全景模型，打造一个共享的三维地图模型。 | ||
| 搜索关键词： | 基于 深度 学习 物体 识别 全景 漫游 方法 | ||
【主权项】：
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