发明专利已授权

一种基于卷积神经网络的双目立体匹配方法

📄 申请号：CN201810842268.8 📄 发布日：2026/07/23

著录项目信息

申请日

2018-07-27

公开号

CN109191511B

公开日

2021-04-13

申请人

杭州电子科技大学

法律状态

已下证

专利类型

发明

主分类号

G06T7_55

IPC 分类号

G06T7_55

技术画像

所属领域

卷积神经网络计算机视觉深度学习图像处理神经网络卷积神经网络

应用场景

智能驾驶, 机器人视觉导航, 三维重建, 增强现实, 工业自动化

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摘要

本发明提出了一种基于卷积神经网络的双目立体匹配方法，通过改进现有的用于视差估计的DispNet网络模型，利用亚像素卷积来替代原本网络模型中的上采样层。相比于原上采样操作在较高的分辨率图像上进行，亚像素卷积直接在低分辨率图像上进行卷积计算，这不仅提高了计算效率，对于整个网络而言则加快了匹配速度，同时它还提高了网络模型的良好性能，增加了丰富的细节信息，解决了病态区域无法正确匹配的问题。

权利要求书 (12项) 说明书附图

……

图1

图2

图3

法律状态时间线

一种脑电信号自适应实时去噪方法

当前第 / 件

一种水样中有效硼的提取纯化方法和一种硼同位素组成的测试方法

同领域国内专利 · IPC: (G06T7_55)

G06T7_00 G06T7_10 G06T7_11 G06T7_12 G06T7_13 G06T7_136 G06T7_143 G06T7_149 G06T7_155 G06T7_168 G06T7_174 G06T7_181 G06T7_187 G06T7_194 G06T7_20 G06T7_207 G06T7_215 G06T7_223 G06T7_246 G06T7_254 G06T7_269 G06T7_277 G06T7_292 G06T7_30 G06T7_32 G06T7_33 G06T7_37 G06T7_38 G06T7_40 G06T7_41 G06T7_44 G06T7_45 G06T7_49 G06T7_50 G06T7_507 G06T7_514 G06T7_521 G06T7_55 G06T7_557 G06T7_564 G06T7_579 G06T7_593 G06T7_60 G06T7_62 G06T7_64 G06T7_66 G06T7_68 G06T7_70 G06T7_73 G06T7_77 G06T7_80 G06T7_90 覆盖52个领域

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