[发明专利]深度信息处理方法、装置、设备、存储介质以及程序产品在审
| 申请号: | 202110019698.1 | 申请日: | 2021-01-07 |
| 公开(公告)号: | CN112819874A | 公开(公告)日: | 2021-05-18 |
| 发明(设计)人: | 宋希彬;张良俊 | 申请(专利权)人: | 北京百度网讯科技有限公司;百度(美国)有限责任公司 |
| 主分类号: | G06T7/50 | 分类号: | G06T7/50;G06N3/08;G06N3/04 |
| 代理公司: | 北京品源专利代理有限公司 11332 | 代理人: | 孟金喆 |
| 地址: | 100085 北京市*** | 国省代码: | 北京;11 |
| 权利要求书: | 查看更多 | 说明书: | 查看更多 |
| 摘要: | |||
| 搜索关键词: | 深度 信息处理 方法 装置 设备 存储 介质 以及 程序 产品 | ||
1.一种深度信息处理方法,包括:
通过深度信息补充模型中子模型单元,根据目标场景的稀疏深度信息,确定所述目标场景的中间深度信息;
将通过所述深度信息补充模型中尾部子模型单元所确定的中间深度信息,作为所述目标场景的稠密深度信息。
2.根据权利要求1所述的方法,其中,所述通过深度信息补充模型中子模型单元,根据目标场景的稀疏深度信息,确定所述目标场景的中间深度信息,包括:
将所述目标场景的稀疏深度信息作为所述深度信息补充模型中的首部子模型单元的输入,得到所述首部子模型单元确定的中间深度信息;
针对所述深度信息补充模型中除所述首部子模型单元的每一其他子模型单元,将所述其他子模型单元的上一子模型单元所确定的中间深度信息,作为所述其他子模型单元的输入,得到所述其他子模型单元确定的中间深度信息。
3.根据权利要求1所述的方法,其中,所述通过深度信息补充模型中子模型单元,根据目标场景的稀疏深度信息,确定所述目标场景的中间深度信息,包括:
通过所述深度信息补充模型中子模型单元的沙漏网络层,对输入的深度信息进行处理,得到补充深度信息;
通过所述子模型单元的累加层,将所述补充深度信息与所述子模型单元输入的深度信息进行叠加,得到所述子模型单元确定的中间深度信息。
4.根据权利要求3所述的方法,其中,所述将所述补充深度信息与所述子模型单元输入的深度信息进行叠加,包括:
通过所述子模型单元的累加层,确定所述补充深度信息中的补充像素点与所述输入的深度信息中稀疏像素点之间的匹配关系;
将所述补充像素点的补充深度数据与匹配的稀疏像素点的稀疏深度数据进行叠加。
5.根据权利要求1所述的方法,还包括:
通过所述深度信息补充模型中子模型单元,根据所述目标场景的像素信息,确定深度特征信息;
根据所述深度特征信息,对所述子模型单元确定的中间深度信息进行调整。
6.根据权利要求1所述的方法,还包括:
获取标准场景的标准稀疏深度信息和标准稠密深度信息;
根据所述标准稀疏深度信息和所述标准稠密深度信息,训练得到深度信息补充模型。
7.根据权利要求6所述的方法,其中,所述获取标准场景的标准稀疏深度信息和标准稠密深度信息,包括:
采用深度传感器对所述标准场景进行图像采集,得到所述标准稠密深度信息;
在所述标准稠密深度信息中进行采样,生成所述标准稀疏深度信息。
8.根据权利要求6所述的方法,其中,所述获取标准场景的标准稀疏深度信息和标准稠密深度信息,包括:
采用雷达设备对所述标准场景进行视频采集,得到连续多帧稀疏深度信息;
将所述连续多帧稀疏深度信息进行投影处理,生成所述标准稠密深度信息;
在所述连续多帧稀疏深度信息中,获取与所述标准稠密深度信息匹配的稀疏深度信息,确定为所述标准稀疏深度信息。
9.一种深度信息处理装置,包括:
稀疏深度信息输入模块,用于通过深度信息补充模型中子模型单元,根据目标场景的稀疏深度信息,确定所述目标场景的中间深度信息;
稠密深度信息生成模块,用于将通过所述深度信息补充模型中尾部子模型单元所确定的中间深度信息,作为所述目标场景的稠密深度信息。
10.根据权利要求9所述的装置,其中,所述稀疏深度信息输入模块,包括:
串接输入单元,用于将所述目标场景的稀疏深度信息作为所述深度信息补充模型中的首部子模型单元的输入,得到所述首部子模型单元确定的中间深度信息;
中间传输单元,用于针对所述深度信息补充模型中除所述首部子模型单元的每一其他子模型单元,将所述其他子模型单元的上一子模型单元所确定的中间深度信息,作为所述其他子模型单元的输入,得到所述其他子模型单元确定的中间深度信息。
该专利技术资料仅供研究查看技术是否侵权等信息,商用须获得专利权人授权。该专利全部权利属于北京百度网讯科技有限公司;百度(美国)有限责任公司,未经北京百度网讯科技有限公司;百度(美国)有限责任公司许可,擅自商用是侵权行为。如果您想购买此专利、获得商业授权和技术合作,请联系【客服】
本文链接:http://www.vipzhuanli.com/pat/books/202110019698.1/1.html,转载请声明来源钻瓜专利网。





