[发明专利]一种基于深度学习的场景深度补全系统及方法有效
| 申请号： | 202111070656.7 | 申请日： | 2021-09-13 |
| 公开（公告）号： | CN114004754B | 公开（公告）日： | 2022-07-26 |
| 发明（设计）人： | 岳昊嵩;刘强;刘中;王薇;王磊;陈伟海 | 申请（专利权）人： | 北京航空航天大学 |
| 主分类号： | G06T5/00 | 分类号： | G06T5/00;G06N3/04;G06N3/08 |
| 代理公司： | 成都鱼爪智云知识产权代理有限公司 51308 | 代理人： | 谷科均 |
| 地址： | 100191 北京市海淀区*** | 国省代码： | 北京;11 |
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| 摘要： | 本发明公开了一种基于深度学习的场景深度补全系统及方法，涉及计算机视觉技术领域。该方法包括获取KITTI数据集中不同模态的场景深度图的特征，所述不同模态的场景深度图包括稀疏深度图与RGB图片；采用基于UNet网络架构的编码解码网络分别提取稀疏深度图和RGB图片的特征；建立并采用基于注意力的图卷积网络和基于注意力的自卷积融合网络分别根据稀疏深度图和RGB图片的特征进行图像恢复，以得到低频深度图和高频深度图；根据低频深度图和高频深度图采用像素级相加的方法生成稠密深度图，完成场景深度补全。本发明可大大提高场景深度补全精度。 | ||
| 搜索关键词： | 一种 基于 深度 学习 场景 全系统 方法 | ||
【主权项】：
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