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一种基于多层深度平面的深度学习视差估计方法

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摘要

本发明提供一种基于多层深度平面的深度学习视差估计方法，包括如下步骤：通过N层像素平移构建N层深度平面，所述N为大于1的自然数；通过网络搭建，得到每一层的视差图像的概率；每一层的视差图像概率求和。采用了深度学习网络求解视差，可以从数学上可以求解，以保证求取深度的结果最优。

法律状态公告日

法律状态信息

法律状态
2020-06-19

发明专利申请公布后的撤回 IPC(主分类):G06T7/50 申请公布日:20171219 申请日:20170720

发明专利申请公布后的撤回
2018-01-12

实质审查的生效 IPC(主分类):G06T7/50 申请日:20170720

实质审查的生效
2017-12-19

公开

公开

1. 一种基于多层深度平面的深度学习视差估计方法 [P] . 中国专利： CN107492122A . 2017-12-19
2. 基于深度学习和多层次图结构模型的人体姿态估计方法 [P] . 中国专利： CN108647663B . 2021.08.06
3. DEEP LEARNING BASED SELF-DRIVING CAR, DEEP LEARNING BASED SELF-DRIVING CONTROL DEVICE, AND DEEP LEARNING BASED SELF-DRIVING CONTROL METHOD [P] . KR102342143B1 . 2021-12-23

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4. DEEP LEARNING BASED SELF-DRIVING CAR, DEEP LEARNING BASED SELF-DRIVING CONTROL DEVICE, AND DEEP LEARNING BASED SELF-DRIVING CONTROL METHOD [P] . 美国专利： US2019049967A1 . 2019-02-14

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5. Deep Learning based self-driving vehicle, Deep Learning based self-propelled controller, and Deep Learning based self drive control method [P] . 德国专利： DE102018213364A1 . 2019-02-21

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