发明专利已授权

基于RGB图和梯度图的卷积神经网络视觉深度估计方法

Name: 基于RGB图和梯度图的卷积神经网络视觉深度估计方法
Brand: 浙江科技学院
SKU: 2019101867505
Availability: InStock

📄 申请号：CN201910186750.5 📄 发布日：2026/10/14

著录项目信息

申请日

2019-03-13

公开号

CN110009700B

公开日

2020-10-20

申请人

浙江科技学院

法律状态

已下证

专利类型

发明

主分类号

G06T7_90

IPC 分类号

G06T7_90 , G06T7_50 , G06N3_04 , G06N3_08 ,

技术画像

所属领域

计算机视觉计算机视觉深度学习图像深度估计

应用场景

自动驾驶, 机器人视觉导航, 三维重建, 增强现实, 智能监控

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摘要

本发明公开了一种基于RGB图和梯度图的卷积神经网络视觉深度估计方法，其在训练阶段构建卷积神经网络，隐层包括RGB图特征提取框架、梯度图特征提取框架、特征融合框架，RGB图特征提取框架由18个并联卷积网络块、4个最大池化层、1个卷积层、1个批规范化层组成，梯度图特征提取框架由4个卷积层、4个批规范化层、4个激活层组成，特征融合框架由4个Add融合层、4个transitionup网络块、4个卷积层、4个批规范化层、5个激活层组成；将训练集中的单目RGB图像及梯度图像输入到卷积神经网络中进行训练，得到卷积神经网络训练模型；在测试阶段，将待测试的单目RGB图像及梯度图像输入到卷积神经网络训练模型中进行预测，得到预测深度图像；优点是预测精度高。

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： CN110009700B

购买这项专利需要经过哪些流程？

平台提供担保交易、全程代办转让手续。买家可委托平台代购，平台协助完成权属尽调、合同签署、国家知识产权局著录项目变更等流程。

该专利的转让价格是多少？

当前标价为议价，可委托平台代购或预约谈判。

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

20201020

✅ 授权

20190806

?? 实质审查的生效：

20190712

📄 公开

一种基于质量图生成网络的无参考立体图像质量评价方法

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一种基于卷积神经网络的立体图像视觉显著性检测方法

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