×

瑞琪电科申请基于卷积神经网络的单目深度估计方法及系统专利,提高了卷积神经网络对于单目深度估计的准确性

hqy hqy 发表于2025-07-17 22:29:49 浏览2 评论0百度已收录

抢沙发发表评论

金融界2025年7月16日消息,国家知识产权局信息显示,瑞琪电科(深圳)技术有限公司;香港科技大学(广州);上海交通大学申请一项名为“一种基于卷积神经网络的单目深度估计方法及系统”的专利,公开号CN120318289A,申请日期为2025年03月。

专利摘要显示,本申请提供一种基于卷积神经网络的单目深度估计方法及系统,所述方法包括:获取待预测的二维图像;将所述二维图像输入至预设的深度估计模型,以使所述深度估计模型使用卷积神经网络模型和视觉模型分别提取所述二维图像的局部特征和全局特征,并通过特征融合模块将所述局部特征和全局特征进行特征融合后,通过回归头生成与所述二维图像对应的单目深度预测图;其中,所述深度估计模型是通过若干历史二维图像和对应的若干历史深度图像对初始深度估计模型进行训练获得,所述初始深度估计模型由初始卷积神经网络模型、初始视觉模型、初始特征融合模块和初始回归头联合构建获得,提高了卷积神经网络对于单目深度估计的准确性。

本文源自金融界