一种基于卷积神经网络的自适应场景双目立体匹配方法

（12）发明专利申请

（21）申请号 CN201910843256.1 （22）申请日 2019.09.06

（71）申请人 中科院微电子研究所昆山分所

地址 215347 江苏省苏州市昆山市苇城南路1699号工研院综合大楼7层

（10）申请公布号 CN110706270A

（43）申请公布日 2020.01.17

（72）发明人 郭佳奇;常嘉义;李庆;梁艳菊

（74）专利代理机构 北京辰权知识产权代理有限公司

代理人 刘广达

（51）Int.CI

权利要求说明书 说明书 幅图

（）发明名称

一种基于卷积神经网络的自适应场景双目立体匹配方法

（57）摘要

本发明公开了一种基于卷积神经网络的自

适应场景双目立体匹配方法，包括：判断是否有已训练好的网络模型，如果已有训练好的网络模型，则直接加载网络模型参数，同时将检测出的目标车辆图像坐标作为所述网络模型的输入，然后通过前向传播算法预测距离数据；如果没有训练好的网络模型，则加载包含目标车辆图像坐标的训练样本，然后通过深度神经网络模型对样本进行训练，以计算网络模型参数并存储。本发明

利用神经网络对图像分类的准确性，在不同场景下，自动适应当前环境，以学习得到更精确的亮度属性和纹理属性。通过学习得到的属性值作为特征融合的权重值，既可达到自动适应不同场景的目的，又能保证利用这些学习的到的属性值获取更准确的深度图。

法律状态

法律状态公告日2020-01-17 2020-01-17 2020-02-18

法律状态信息

公开 公开

实质审查的生效

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权利要求说明书

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说明书

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