[发明专利]一种深度估计方法、装置、电子设备及存储介质

权利要求书

1.一种深度估计方法，其特征在于，包括：

获取待推理图像，所述待推理图像是使用单目摄像头采集的；

使用神经网络模型对所述待推理图像进行推理，获得所述待推理图像中的预测目标框和所述预测目标框对应的估计深度信息，所述神经网络模型是使用单目图像进行训练后获得的，所述单目图像是对双目摄像头采集的图像进行单目化处理获得的，所述预测目标框表征所述待推理图像中的目标对象所在位置区域，所述估计深度信息为所述目标对象与所述单目摄像头之间的距离。

2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，在所述使用神经网络模型对所述待推理图像进行推理之前，还包括：

获取第一图像和第二图像，所述第一图像和所述第二图像是所述双目摄像头针对目标对象采集的不同图像，所述双目摄像头的光圈中心点之间的距离等于预先计算出的基线值；

对所述第一图像和所述第二图像进行单目化处理，获得多个所述单目图像，以及所述单目图像对应的目标框和深度信息；

以多个所述单目图像为训练数据，以多个所述单目图像对应的目标框和深度信息为训练标签，对神经网络进行训练，获得神经网络模型。

3.根据权利要求2所述的方法，其特征在于，所述对所述第一图像和所述第二图像进行单目化处理，包括：

在所述第一图像上标注出所述目标对象的第一目标框，并在所述第二图像上标注出所述目标对象的第二目标框，所述目标框表征所述目标对象在图像中的位置区域；

根据所述第一目标框和所述第二目标框计算所述目标对象的深度信息。

4.根据权利要求3所述的方法，其特征在于，所述根据所述第一目标框和所述第二目标框计算所述目标对象的深度信息，包括：

从所述第一目标框内和所述第二目标框内筛选出目标框内像素点个数较少的像素目标框；

计算出所述像素目标框内所有像素点的深度信息，所述像素点的深度信息为所述像素点在所述目标对象的位置点与所述双目摄像头之间的距离；

从所述像素目标框内所有像素点中剔除离群像素点和背景像素点，获得多个代表像素点；

计算出所述多个代表像素点的深度信息平均值，并将所述深度信息平均值确定为所述目标对象的深度信息。

5.根据权利要求4所述的方法，其特征在于，所述双目摄像头包括：第一摄像头和第二摄像头；所述计算出所述像素目标框内所有像素点的深度信息，包括：

对所述第一目标框和所述第二目标框进行特征匹配，获得所述第一摄像头与所述第二摄像头之间的视差；

根据所述基线值和所述视差计算出所述像素目标框内所有像素点的深度信息。

6.根据权利要求1-5任一所述的方法，其特征在于，在所述获得所述待推理图像中的预测目标框和所述预测目标框对应的估计深度信息之后，还包括：

判断所述估计深度信息对应的距离是否小于预设距离；

若是，则生成并输出辅助预警信号，或者，通过刹车系统进行减速。

7.根据权利要求1-5任一所述的方法，其特征在于，在所述获得所述待推理图像中的预测目标框和所述预测目标框对应的估计深度信息之后，还包括：

判断所述预测目标框与所述待推理图像的比例值是否大于预设比例；

若是，则重新规划路径，以避开所述预测目标框中的目标对象。

8.一种深度估计装置，其特征在于，包括：

推理图像获取模块，用于获取待推理图像，所述待推理图像是使用单目摄像头采集的；

图像深度估计模块，用于使用神经网络模型对所述待推理图像进行推理，获得所述待推理图像中的预测目标框和所述预测目标框对应的估计深度信息，所述神经网络模型是使用单目图像进行训练后获得的，所述单目图像是对双目摄像头采集的图像进行单目化处理获得的，所述预测目标框表征所述待推理图像中的目标对象所在位置区域，所述估计深度信息为所述目标对象与所述单目摄像头之间的距离。