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一种基于深度学习的场景深度和摄像机位置姿势求解方法

摘要

本发明公开了一种基于深度学习的场景深度和摄像机位置姿势求解方法,该方法利用卷积神经网络,使用图像序列作为输入,采用循环神经网络估计场景深度及相邻两幅图像的摄像机位置姿势参数。本发明采用多任务学习框架,利用序列中相邻两幅图像重建的三维场景几何信息的一致性定义网络的损失函数,以确保场景深度和摄像机位置姿势估计的准确性。

著录项

  • 公开/公告号CN110264526A

    专利类型发明专利

  • 公开/公告日2019-09-20

    原文格式PDF

  • 申请/专利权人 华东师范大学;

    申请/专利号CN201910530398.2

  • 发明设计人 全红艳;姚铭炜;

    申请日2019-06-19

  • 分类号

  • 代理机构上海蓝迪专利商标事务所(普通合伙);

  • 代理人徐筱梅

  • 地址 200241 上海市闵行区东川路500号

  • 入库时间 2024-02-19 14:35:16

法律信息

  • 法律状态公告日

    法律状态信息

    法律状态

  • 2019-10-22

    实质审查的生效 IPC(主分类):G06T7/80 申请日:20190619

    实质审查的生效

  • 2019-09-20

    公开

    公开

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