一种基于深度学习的视频一致性深度估计方法及装置
实质审查的生效
摘要
本发明公开了一种基于深度学习的视频一致性深度估计方法及装置，该方法结合使用目前表现最佳的MVS(COLMAP)估计得到的半稠密深度图，利用现有的单目图像深度估计网络，得到输入视频关键帧的合理但不一致的深度结果，最后本方法引入长短记忆网络ConvLSTM，利用光流估计网络得到帧之间的对应关系建立深度估计约束，最终得到具有一致性的深度估计结果。本发明适用于手持拍摄设备(如手机等)随意拍摄的视频作为输入，允许包含适度运动的人或物，具有更高的普适性；本发明能够处理视频输入得到具有一致性的深度结果，并且在一定程度上相对已有的方法有更好的效果和更快的计算速度。
基本信息
专利标题 ：
一种基于深度学习的视频一致性深度估计方法及装置
专利标题（英）：
暂无
公开（公告）号 ：
CN114359363A
申请号 ：
CN202210027462.7
公开（公告）日 ：
2022-04-15
申请日 ：
2022-01-11
授权号 ：
暂无
授权日 ：
暂无
发明人 ：
郑友怡
申请人 ：
浙江大学
申请人地址 ：
浙江省杭州市西湖区余杭塘路866号
代理机构 ：
杭州求是专利事务所有限公司
代理人 ：
邱启旺
优先权 ：
CN202210027462.7
主分类号 ：
G06T7/55
IPC分类号 ：
G06T7/55 G06T7/579 G06N3/04 G06N3/08
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
G06T7/55
从多幅图像的
法律状态
2022-05-03 ：
实质审查的生效
IPC(主分类) : G06T 7/55
申请日 : 20220111
申请日 : 20220111
2022-04-15 ：
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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