等矩形投影立体匹配的两阶段深度估计机器学习算法和球面扭曲...
公开
摘要
公开了一种具有端到端两阶段深度估计深度学习框架的系统和方法，该框架取得一个球面彩色图像并估计稠密球面深度图。设想的框架可以包括视图合成（阶段1）和多视图立体匹配（阶段2）。两阶段过程的组合可以提供来自立体匹配的几何约束的优势，以提高深度图质量，而不需要附加的输入数据。还设想，对于多视图球面立体匹配阶段，球面扭曲层可以用于将多个球面特征体积集成到具有均匀采样的逆深度的一个成本体积中。两阶段球面深度估计系统和方法可以用在包括虚拟现实、自主驾驶和机器人的各种应用中。
基本信息
专利标题 ：
等矩形投影立体匹配的两阶段深度估计机器学习算法和球面扭曲层
专利标题（英）：
暂无
公开（公告）号 ：
CN114445265A
申请号 ：
CN202111281505.6
公开（公告）日 ：
2022-05-06
申请日 ：
2021-11-01
授权号 ：
暂无
授权日 ：
暂无
发明人 ：
闫志鑫任骝李语嫣段叶
申请人 ：
罗伯特·博世有限公司
申请人地址 ：
德国斯图加特
代理机构 ：
中国专利代理(香港)有限公司
代理人 ：
刘书航
优先权 ：
CN202111281505.6
主分类号 ：
G06T3/00
IPC分类号 ：
G06T3/00 G06T5/50 G06T7/593 G06T19/00 G06N20/00 G06N3/08 G06N3/04
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
G06T3/00
在图像平面内的图形图像转换
法律状态
2022-05-06 ：
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。
文件下载
暂无PDF文件可下载
