发明专利 已授权

一种基于自监督框架的夜间深度估计方法

📄 申请号:CN202510015966.0 📄 发布日:2026/09/16

著录项目信息

申请日
2025-01-06
公开号
CN119963616B
公开日
2025-09-02
申请人
广东工业大学
法律状态
已下证
专利类型
发明
主分类号

技术画像

应用场景

自动驾驶, 机器人导航, 夜间安防监控, 增强现实, 三维重建

摘要

本发明公开了一种基于自监督框架的夜间深度估计方法,包括:获取日间数据集,将日间数据集输入至预训练估计网络模型,获取日间深度图;获取夜间RGB图像的目标帧和源帧,将目标帧输入至深度估计网络模型,获取夜间深度图;将目标帧和源帧的通道进行拼接,根据姿态网络模型获取拼接后的目标帧和源帧的姿态变化;利用自适应图像增强模块对目标帧和源帧进行增强,获取第一源帧和第一目标帧;对夜间深度图、姿态变化和第一源帧进行重构,获取重构后的目标帧;将日间深度图和夜间深度图输入至对抗神经网络模型,获取自监督夜间深度图的估计分布符合白天正常光照场景下的深度分布。本发明能对特定夜间场景做出很好的识别效果。

常见问题

这项专利是否已经下证?

是的,该专利已下证,法律状态为“已下证”,公开号: CN119963616B

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权利要求书 (12项) 说明书 附图

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图1
图2
图3

法律状态时间线

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