[发明专利]一种基于深度学习与测距的模块化定位系统

权利要求书

1.一种基于深度学习与测距的模块化定位系统，其特征在于，该系统包括：图像采集模块、目标检测模块、深度计算模块与连接模块组成；其特征在于：图像采集模块分别连接目标检测模块、深度计算模块；所述目标检测模块、深度计算模块分别连接连接模块；

其中图像采集模块为一种图像传感器，用于获取环境中的图像数据，并开放图像数据读取端口，目标检测模块和深度计算模块可由此端口读取图像数据流；

其中目标检测模块为一种深度学习目标识别方法，用于从图像采集模块端口读取图像采集模块采集的图像数据，从中检测出目标物体的位置信息以及物体名称或种类信息，并开放信息读取端口，连接模块可由此端口读取目标物体的位置信息以及物体名称或种类信息；

其中深度计算模块为一种深度计算方法或仪器，用于从图像采集模块的端口读取图像采集模块采集的图像数据，根据图像数据计算深度数据，并开放信息读取端口，连接模块可由此端口读取图像的深度数据；

其中连接模块为计算机或嵌入式设备或其他能进行计算处理的装置，用于读取目标检测模块与深度计算模块端口内的数据，并根据其数据计算得出检测的目标的物体信息以及与其的距离信息，并将其反馈给使用者。

2.根据权利要求1所述的基于深度学习与测距的模块化定位系统，其特征在于，图像采集模块用于采集图像序列I₁，I₂，…，I_k，并开放图像序列I₁，I₂，…，I_k读取端口，其中k为图像采集模块采集到的图像的幅数；

目标检测模块用于读取图像采集模块采集的图像序列I₁，I₂，…，I_k，然后对图像采集模块采集到的图像序列I₁，I₂，…，I_k进行处理，从图像采集模块采集到的图像序列中确定被识别目标物体在图像中的位置以及物体名称或种类信息，生成物体信息序列D₁，D₂，…，D_k并开放物体信息序列D₁，D₂，…，D_k读取端口；

深度计算模块用于读取图像采集模块采集的图像序列I₁，I₂，…，I_k，然后对图像采集模块采集到的图像序列I₁，I₂，…，I_k进行处理，生成深度图像序列A₁，A₂，…，A_k，并开放深度图像序列A₁，A₂，…，A_k读取端口；

连接模块用于读取目标检测模块生成的物体信息序列D₁，D₂，…，D_k与深度计算模块生成的深度图像序列A₁，A₂，…，A_k，将物体信息序列D₁，D₂，…，D_k与深度图像序列A₁，A₂，…，A_k所对应的同一时刻的信息相结合，根据物体信息中得到的物体在图像中的位置信息以及物体名称或种类信息，在同一时刻的深度图像中获取其真实世界位置坐标信息，从而生成含有真实世界位置坐标信息的物体综合信息序列B₁，B₂，…，B_m，并将其反馈给使用者。