[发明专利]自适应立体匹配优化方法及其装置、设备和存储介质

权利要求书

1.一种自适应立体匹配优化方法，其特征在于，应用于处理系统，所述方法包括：

获取同一目标场景的至少两个视角的图像，据以计算得到对应所述目标场景中各像素的视差值的范围；

通过自适应立体匹配模型实时调整所述目标场景中各像素的视差值的范围，进而得到优化的深度值的范围；其中，依据处理系统的资源约束条件，利用DVFS算法实时调整所述自适应立体匹配模型中的执行周期；和/或，通过卷积神经网络针对多种场景图像数据集进行训练，以使所述自适应立体匹配模型中的特定函数参数实时依据所获取的不同场景图像进行相应调整。

2.根据权利要求1所述的自适应立体匹配优化方法，其特征在于，所述处理系统的资源约束条件包括：能量约束、响应时间约束、及热量约束。

3.根据权利要求1所述的自适应立体匹配优化方法，其特征在于，所述自适应立体匹配模型为指数函数模型，其具体公式为：

其中，a,b,m为特定函数参数；o为执行周期。

4.根据权利要求3所述的自适应立体匹配优化方法，其特征在于，所述处理系统的资源约束条件包括：能量约束、响应时间约束、及热量约束；所述利用DVFS算法实时调整所述自适应立体匹配模型中的执行周期的方法包括：

将指数函数模型转变为质量二次规划QP模型，得到质量公式如下：

其中，a_i,b_i为特定函数参数；o_i为初始执行周期；△o_i为需改进的执行周期；

经泰勒公式展开并进行一定次数的推导，得到变换公式如下：

所述变换公式需满足所述处理系统的资源约束条件。

5.根据权利要求4所述的自适应立体匹配优化方法，其特征在于，所述变换公式需满足所述处理系统的资源约束条件的公式分别为：

A、能量约束：

其中，o_i为初始执行周期；△o_i为需改进的执行周期；f_i为处理系统频率；v_i为处理系统电源电压；表示动态功耗；P_i0,lkg表示特定线性部分的初始功率；T_i为处理系统温度；K_α和K_β分别为对应温度和电压在特定线性部分的漏电流功率的斜率；表示总功率；∈_s为所述处理系统的能量预算；

B、响应时间约束：

其中，o_i为初始执行周期；△o_i为需改进的执行周期；f_i为处理系统频率；τ_s为所述处理系统的时间预算；

C、热量约束：

其中，和分别为热量的上限和下线的矢量；

及Φ^f,T分别为由频率、功率和热导率确定的系数矩阵。

6.根据权利要求1所述的自适应立体匹配优化方法，其特征在于，所述通过自适应立体匹配模型实时调整所述目标场景中各像素的视差值的范围，进而得到优化的深度值的范围的方法包括：

所述深度值与所述视差值成反比，依据所述视差值的范围估算得到所述深度值的范围。

7.根据权利要求1所述的自适应立体匹配优化方法，其特征在于，所述通过卷积神经网络针对多种场景图像数据集进行训练，以使所述自适应立体匹配模型中的特定函数参数实时根据所获取的不同场景图像进行相应调整的方法包括：

所述卷积神经网络的输入端为场景图像数据集；

所述卷积神经网络的输出端为预估的特定函数参数进行归一化处理后的概率；

经过离线训练后，以使所述自适应立体匹配模型中的特定函数参数能够依据实时所获取的不同场景图像进行相应调整。