[发明专利]一种基于自监督学习的前视场景深度估计方法在审
| 申请号： | 202110708650.1 | 申请日： | 2021-06-25 |
| 公开（公告）号： | CN113313732A | 公开（公告）日： | 2021-08-27 |
| 发明（设计）人： | 丁萌;尹利董;徐一鸣;李旭;宫淑丽 | 申请（专利权）人： | 南京航空航天大学 |
| 主分类号： | G06T7/207 | 分类号： | G06T7/207;G06T7/73;G06N3/04;G06N3/08 |
| 代理公司： | 常州品益专利代理事务所(普通合伙) 32401 | 代理人： | 侯慧娜 |
| 地址： | 210016 江*** | 国省代码： | 江苏;32 |
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| 摘要： | 本发明提供一种基于自监督学习的前视场景深度估计方法，包括以下步骤：计算自监督学习重投影公式；构建深度估计和位姿估计联合训练网络，设计损失函数，对KITTI可见光数据进行预训练得到可见光预训练模型；将可见光预训练模型迁移至FLIR红外数据进行训练，实现红外图像的稠密深度估计，解决了现有的基于视觉方法的前视场景三维深度估计方法只适用于可见光条件，而无法在夜间或可见度较低条件下使用的问题，能够在没有真实深度数据监督的情况下实现夜间或可见度较低情况下的红外单目图像的三维深度估计，进而弥补视觉辅助驾驶系统对夜间红外图像深度估计的不足。 | ||
| 搜索关键词： | 一种 基于 监督 学习 视场 景深 估计 方法 | ||
【主权项】：
暂无信息
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