发明专利已授权

一种融合连续性特征的单目深度估计方法

📄 申请号：CN202310370940.9 📄 发布日：2026/08/04

著录项目信息

申请日

2023-04-10

公开号

CN116402877B

公开日

2025-12-12

申请人

浙江工业大学

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 , G06V10_44 , G06V10_80 , G06V10_82 , G06N3_0455 , G06N3_0464 , G06N3_08 ,

技术画像

所属领域

深度估计人工智能算法图像识别计算机视觉深度估计

应用场景

自动驾驶, 机器人导航, 三维重建, 增强现实, 智能监控

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摘要

一种融合连续性特征的单目深度估计方法，包括如下步骤：对原图进行预处理，使图像间存在隐性关系；同时输入三种图像，经过包含四个阶段以及四个尺度不同的并行子网的编码器与解码器，获得深度图输出。其损失函数包含最小光度误差损失、平滑损失、跨尺度一致性损失以及连续性损失。本发明在保持轻量化的基础上，通过结合尺度不变性与连续性特征，有效提高了深度测量的精度；并且由于其自监督的特性，对数据集的要求低，使得训练门槛低。

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

一种基于多轨迹和残基接触信息的蛋白质结构预测方法

当前第 / 件

一种合成对四取代NH-吡咯类化合物的方法

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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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