申请/专利权人：同济大学

申请日：2024-01-16

公开（公告）日：2024-04-16

公开（公告）号：CN117893590A

主分类号：G06T7/55

分类号：G06T7/55;G06V10/44;G06V10/80;G06V10/764;G06V10/82;G06N3/0455;G06N3/0464;G06N3/08

优先权：

专利状态码：在审-实质审查的生效

法律状态：2024.05.03#实质审查的生效;2024.04.16#公开

摘要：本发明公开了一种基于正交平面的智能交通单目深度估计方法，包括：S1、获取RGB图像和其下帧相同分辨率的图像数据集；S2、构建全局和局部特征提取模块，获取四个分辨率的编码特征；S3、将编码器输出特征送入非移动窗口Transformer中，用于像素深度的生成，得到三个不同分辨率的解码特征；S4、通过将解码器深度概率表示送入bins分类网络中，通过轻量级Transformer组合输出间隔bins组，将bins间隔组和深度表示进行哈达玛乘积，得到分类深度值；S5、将解码器输出的成像平面深度概率和多平面bins输出的光轴多平面深度概率通过混合高斯估计确定最终的深度值。根据本发明，本发明为智能驾驶汽车在交通领域提供即时、准确的目标深度信息，为目标的准确定位和三维场景重构提供了有力的支撑。

主权项：1.一种基于正交平面的智能交通单目深度估计方法，其特征在于，包括以下步骤：S1、获取分辨率为H×W的RGB图像和其下帧相同分辨率的图像数据集；S2、通过在编码器中构建全局和局部特征提取模块，获取四个分辨率的编码特征；S3、将编码器输出特征送入非移动窗口Transformer中，用于像素深度的生成，得到三个不同分辨率的解码特征；S4、通过将解码器深度概率表示送入bins分类网络中，通过轻量级Transformer组合输出间隔bins组，将bins间隔组和深度表示进行哈达玛乘积得到分类深度值；S5、将解码器输出的成像平面深度概率和多平面bins输出的光轴多平面深度概率通过混合高斯估计确定最终的深度值。

全文数据：

权利要求：

百度查询： 同济大学 一种基于正交平面的智能交通单目深度估计方法

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