[发明专利]基于卷积神经网络的全景深度估计方法有效
| 申请号： | 202110053166.X | 申请日： | 2021-01-15 |
| 公开（公告）号： | CN112750155B | 公开（公告）日： | 2022-07-01 |
| 发明（设计）人： | 何炳蔚;邓清康;胡誉生;张立伟;陈彦杰;林立雄 | 申请（专利权）人： | 福州大学 |
| 主分类号： | G06T7/55 | 分类号： | G06T7/55;G06T3/40 |
| 代理公司： | 福州元创专利商标代理有限公司 35100 | 代理人： | 陈明鑫;蔡学俊 |
| 地址： | 350108 福建省福州市*** | 国省代码： | 福建;35 |
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| 摘要： | 本发明涉及一种基于卷积神经网络的全景深度估计方法，包括以下步骤：步骤S1:采集室外环境的RGB图像，深度图像，点云数据，并根据柱面投影原理将RGB图像以及深度图像拼接成为全景图像；步骤S2:构建卷积神经网络模型，并基于的得到全景图像训练，得到训练后的卷积神经网络模型；步骤S3:将待测的全景图像输入训练后的卷积神经网络模型，获得密集的全景深度预测图像。本发明能够调整优化全景图像的局部细节，从而估计出密集而且准确的全景深度图像。 | ||
| 搜索关键词： | 基于 卷积 神经网络 全景 深度 估计 方法 | ||
【主权项】：
暂无信息
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