[发明专利]端到端标定深度学习网络的单幅条纹三维点云测量方法有效
| 申请号: | 202110606699.6 | 申请日: | 2021-05-31 |
| 公开(公告)号: | CN113358061B | 公开(公告)日: | 2022-09-09 |
| 发明(设计)人: | 王辰星;张翼;王凡周 | 申请(专利权)人: | 东南大学 |
| 主分类号: | G01B11/25 | 分类号: | G01B11/25;G06N3/08 |
| 代理公司: | 南京众联专利代理有限公司 32206 | 代理人: | 张天哲 |
| 地址: | 210096 *** | 国省代码: | 江苏;32 |
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| 摘要: | 本发明公开了一种端到端标定深度学习网络的单幅条纹三维点云测量方法,只需要一幅棋盘格条纹图与单幅物体条纹图,即可使用深度学习技术实现单幅条纹图的三维点云测量,为解决条纹投影测量系统标定过程繁琐,且使用深度学习技术时不同标定参数下数据集不通用的问题,提出使用棋盘格条纹图和单幅条纹图来联合训练深度学习网络,棋盘格条纹图可对网络进行世界坐标标定,经过标定的深度学习网络模型,将单幅条纹图里的物体映射到棋盘格对应的世界坐标系中,使网络直接输出真实世界坐标的三维点云。有益效果在于:提出用棋盘格条纹图联合物体条纹图直接训练和标定深度学习网络,无需额外标定,可直接实现端到端的三维点云测量。 | ||
| 搜索关键词: | 端到端 标定 深度 学习 网络 单幅 条纹 三维 测量方法 | ||
【主权项】:
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