一种基于深度学习目标检测的空间编码结构光解码方法
授权
摘要
本发明涉及一种基于深度学习目标检测的空间编码结构光解码方法，包括以下步骤：1)标定投影仪和相机参数；2)采集结构光图像；3)利用一训练好的基于深度学习目标检测的空间编码码元检测器从所述结构光图像中提取结构光点，获得码元类型、位置和角度；4)基于所述码元类型、位置和角度进行全局概率图推测解码。与现有技术相比，本发明具有解码准确性高、码元提取精度高、可扩展等优点。
基本信息
专利标题 ：
一种基于深度学习目标检测的空间编码结构光解码方法
专利标题（英）：
暂无
公开（公告）号 ：
CN109584287A
申请号 ：
CN201811367385.X
公开（公告）日 ：
2019-04-05
申请日 ：
2018-11-16
授权号 ：
CN109584287B
授权日 ：
2022-04-05
发明人 ：
史小坤郑军
申请人 ：
聚时科技(上海)有限公司
申请人地址 ：
上海市杨浦区杨树浦路2300号3B层B02-59室
代理机构 ：
上海科盛知识产权代理有限公司
代理人 ：
翁惠瑜
优先权 ：
CN201811367385.X
主分类号 ：
G06T7/521
IPC分类号 ：
G06T7/521 G06T7/80
IPC结构图谱
G
G部——物理
G06
计算；推算或计数
G06T
一般的图像数据处理或产生
G06T7/10
分割；边缘检测
G06T7/50
深度或形状恢复
G06T7/521
从激光测距，例如使用干涉测量；从结构化图像的投影图
法律状态
2022-04-05 ：
授权
2019-04-30 ：
实质审查的生效
IPC(主分类) : G06T 7/521
申请日 : 20181116
申请日 : 20181116
2019-04-05 ：
公开
注：本法律状态信息仅供参考，即时准确的法律状态信息须到国家知识产权局办理专利登记簿副本。
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