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一种基于深度学习和结构光相结合的深度测量方法

摘要

本发明属于三维重建技术领域,公开了一种基于深度学习和结构光相结合的深度测量方法,包括:通过结构光视觉获得包裹形变相位;通过深度学习获得初始深度值;根据初始深度值获得第一相位补偿系数;根据包裹形变相位和第一相位补偿系数获得真实形变相位,对真实形变相位进行相位展开,获得测量深度值。本发明解决了现有技术中深度测量的精度较低的问题,能够有效提高测量精度。

著录项

  • 公开/公告号CN110686652A

    专利类型发明专利

  • 公开/公告日2020-01-14

    原文格式PDF

  • 申请/专利权人 武汉科技大学;

    申请/专利号CN201910870077.7

  • 发明设计人 常婉;向森;邓慧萍;吴谨;

    申请日2019-09-16

  • 分类号G01C11/30(20060101);G06N3/04(20060101);

  • 代理机构42222 武汉科皓知识产权代理事务所(特殊普通合伙);

  • 代理人胡琦旖

  • 地址 430081 湖北省武汉市青山区和平大道947号

  • 入库时间 2023-12-17 06:04:59

法律信息

  • 法律状态公告日

    法律状态信息

    法律状态

  • 2020-02-11

    实质审查的生效 IPC(主分类):G01C11/30 申请日:20190916

    实质审查的生效

  • 2020-01-14

    公开

    公开

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