发明专利已授权

一种基于残差网络及局部细化的单目深度估计方法

Name: 一种基于残差网络及局部细化的单目深度估计方法
Brand: 浙江科技学院
SKU: 2019107011512
Availability: InStock

📄 申请号：CN201910701151.2 📄 发布日：2026/10/14

著录项目信息

申请日

2019-07-31

公开号

CN110414674B

公开日

2021-09-10

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

G06N3_04

IPC 分类号

G06N3_04 , G06N3_08 , G06K9_62 ,

技术画像

所属领域

其他分类其他

应用场景

AI 智能推荐 · 同申请人专利 · 搜索相似专利

摘要

本发明公开了一种基于残差网络及局部细化的单目深度估计方法。在训练阶段，搭建神经网络模型，其隐藏层主要包括5个部分，即inception部分、编码部分、解码部分、跳跃连接部分、以及局部细化部分；使用最初的、原始的KITTI数据库交通场景图，将其进行处理、归一化，再输入到神经网络模型中进行反复的训练，得到的深度图再与相应的标签图进行对应损失函数值的计算，得到最优权重；在测试阶段，将待测试的交通场景图输入到神经网络模型当中，并载入训练阶段的最优权重，输出标签接近的深度图，优点是提高了KITTI数据图片单目深度预测的准确性，提升了深度图的质量。

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： CN110414674B

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

一种有效融合神经网络特征的道路场景语义分割方法

当前第 / 件

多模态多拼接的RGB-D显著性目标检测方法

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