(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
一种基于卷积神经网络的自适应场景双目立体匹配方法的权利要求说明书内容是....请下载后查看
说明书
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