[发明专利]一种基于深度学习的多目标场景偏振三维成像方法在审
| 申请号： | 202210135322.1 | 申请日： | 2022-02-14 |
| 公开（公告）号： | CN114663578A | 公开（公告）日： | 2022-06-24 |
| 发明（设计）人： | 李轩;宋家伟;邵晓鹏;刘飞;杨奎;蔡玉栋;张仕超;闫明宇;冯怡 | 申请（专利权）人： | 西安电子科技大学杭州研究院;西安电子科技大学 |
| 主分类号： | G06T17/00 | 分类号： | G06T17/00;G06N3/08 |
| 代理公司： | 西安嘉思特知识产权代理事务所(普通合伙) 61230 | 代理人： | 刘长春 |
| 地址： | 311231 浙江省杭州*** | 国省代码： | 浙江;33 |
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| 摘要： | 本发明公开了一种基于深度学习的多目标场景偏振三维成像方法，包括：利用偏振三维成像系统获取多目标场景不同偏振角度的场景图像；构建神经网络；对神经网络中的清晰化网络模块和模糊距离估计网络模块分别进行训练；利用经训练的神经网络模型获得多目标场景不同偏振角度的场景图像中不同的目标的深度估计结果和清晰目标图像；获取不同目标物体表面的偏振度，以及不同目标物体表面入射光的方位角和入射角；对多目标偏振三维成像场景中的偏振求解得到的法向量进行校正；利用不同目标的方位角和入射角信息，实现多目标场景下物体表面三维轮廓的重建。本发明将深度学习与偏振三维成像相结合，实现了多目标场景的高精度偏振三维成像。 | ||
| 搜索关键词： | 一种 基于 深度 学习 多目标 场景 偏振 三维 成像 方法 | ||
【主权项】：
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