基于置信度投票卷积神经网络的相机光谱灵敏度重建方法
授权
摘要
本发明公开了基于置信度投票卷积神经网络的相机光谱灵敏度重建方法，包括以下步骤：步骤1：建立置信度投票卷积神经网络模型；步骤2：获取光源数据、物体反射率数据和光谱灵敏度数据，构建数据集；步骤3：选择一类基函数，将数据集数据输入步骤1构建的神经网络模型中，输出基函数对应权重；该类基函数加权求和得到相机灵敏度函数；步骤4：基于反向传播梯度下降算法最小化损失函数，得到预训练神经网络模型；步骤5：将待标定相机得到的单帧图像输入步骤4得到的预训练神经网络模型，即可重建其光谱灵敏度；本发明方法具有简单、快速、低成本的优点，提高了标定效率，能够满足各类场景的实时测量需求。
基本信息
专利标题 ：
基于置信度投票卷积神经网络的相机光谱灵敏度重建方法
专利标题（英）：
暂无
公开（公告）号 ：
CN113256733A
申请号 ：
CN202110528503.6
公开（公告）日 ：
2021-08-13
申请日 ：
2021-05-14
授权号 ：
CN113256733B
授权日 ：
2022-05-20
发明人 ：
申俊飞贺天悦周铭伟
申请人 ：
四川大学
申请人地址 ：
四川省成都市一环路南一段24号
代理机构 ：
北京中索知识产权代理有限公司
代理人 ：
唐亭
优先权 ：
CN202110528503.6
主分类号 ：
G06T7/80
IPC分类号 ：
G06T7/80 G06N3/04 G06N3/08 H04N17/00
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
G06T7/80
通过图像分析确定摄像机内部或外部的参数，例如摄像机校准
法律状态
2022-05-20 ：
授权
2021-08-31 ：
实质审查的生效
IPC(主分类) : G06T 7/80
申请日 : 20210514
申请日 : 20210514
2021-08-13 ：
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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1、
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