申请/专利权人：通用汽车环球科技运作有限责任公司

申请日：2019-06-05

公开（公告）日：2024-04-30

公开（公告）号：CN111223135B

主分类号：G06T7/50

分类号：G06T7/50;G06T5/50;G06N3/08;G01S7/41

优先权：["20181127 US 16/200932"]

专利状态码：有效-授权

法律状态：2024.04.30#授权;2020.06.26#实质审查的生效;2020.06.02#公开

摘要：公开了通过使用雷达数据对来自单目相机的图像进行深度估计的系统和方法，包括：接收来自单目相机的多个输入2‑D图像；由处理单元通过图像估计模型的监督训练生成估计的深度图像；通过应用估计的变换姿势，由处理单元生成来自第一输入图像的合成图像和来自单目相机的第二输入图像；通过将另一个估计的变换姿势应用于3‑D点云，由处理单元将估计的三维3‑D点云与雷达数据进行比较，其中通过图像估计模型对雷达距离和雷达多普勒测量的监督训练，从深度图像中估计3‑D点云；通过从以下差异中导出的损失来校正估计的深度图像的深度估计：合成图像和初始图像、所估计的深度图像和所测量的雷达距离以及所估计的多普勒信息和所测量的雷达多普勒信息。

主权项：1.一种通过使用雷达数据对来自单目相机的图像进行增强深度估计的方法，所述方法包括：由设置在车辆中的处理单元接收来自所述单目相机的多个输入图像，所述单目相机联接到车辆，其中每个输入图像是所述车辆周围场景的二维2-D图像；由所述处理单元通过图像估计模型的监督训练生成所估计的深度图像；通过应用所估计的变换姿势，由所述处理单元生成来自源自所述单目相机的第一输入图像和第二输入图像的合成图像；通过将另一个所估计的变换姿势应用于3-D点云，由所述处理单元将所估计的三维3-D点云与雷达数据进行比较，其中通过所述图像估计模型对雷达距离和雷达多普勒测量的监督训练，从深度图像中估计所述3-D点云；通过从所述合成图像和初始图像的差异中导出的损失来校正所述估计的深度图像的深度估计，所述初始图像是第二输入图像；通过从所估计的深度图像和所测量的雷达距离的差异中导出的损失来校正所述估计的深度图像的所述深度估计；以及通过从所估计的多普勒信息和所测量的雷达多普勒信息的差异中导出的损失来校正所述估计的深度图像的所述深度估计。

全文数据：

权利要求：

百度查询： 通用汽车环球科技运作有限责任公司 通过使用雷达和运动数据的单目相机来增强距离估计的系统和方法

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