[发明专利]基于图卷积神经网络的单目深度估计方法在审
| 申请号： | 202110237547.3 | 申请日： | 2021-03-04 |
| 公开（公告）号： | CN112967326A | 公开（公告）日： | 2021-06-15 |
| 发明（设计）人： | 赵智龙;付炜平;张玉亮;王东辉;孟荣;范晓丹;刘洪吉;尹子会;张东坡 | 申请（专利权）人： | 国网河北省电力有限公司检修分公司;国家电网有限公司 |
| 主分类号： | G06T7/50 | 分类号： | G06T7/50;G06N3/04;G06N3/08 |
| 代理公司： | 石家庄新世纪专利商标事务所有限公司 13100 | 代理人： | 呼春辉 |
| 地址： | 050070 河*** | 国省代码： | 河北;13 |
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| 摘要： | 本发明公开了基于图卷积神经网络的单目深度估计方法，涉及电力设备缺陷检测技术领域；其包括如下步骤，S1下采样操作，对电力设备的图像的深度图从粗到细进行下采样，获得用于重建图的深度图；S2加噪声，基于S1步骤形成的用于重建图的深度图添加高斯噪声；S3生成拓扑图，基于S2步骤形成的添加高斯噪声后的深度图，根据深度间隔阈值θ生成相应稀疏程度的拓扑图；S4深度拓扑图过滤，基于S3步骤形成的拓扑图进行过滤，获得过滤后每一尺度深度的拓扑图；其通过S1下采样操作、S2加噪声、S3生成拓扑图和S4深度拓扑图过滤等，实现了电力设备缺陷图像分析效率较高。 | ||
| 搜索关键词： | 基于 图卷 神经网络 深度 估计 方法 | ||
【主权项】：
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