基于宽基线光场成像技术的垃圾堆场三维重建方法及系统
基本信息
| 申请号 | CN202111307227.7 | 申请日 | - |
| 公开（公告）号 | CN114119862A | 公开（公告）日 | 2022-03-01 |
| 申请公布号 | CN114119862A | 申请公布日 | 2022-03-01 |
| 分类号 | G06T17/00（2006.01）I;G06T7/557（2017.01）I;G06T5/50（2006.01）I;G06T3/40（2006.01）I;G06N3/08（2006.01）I;G06N3/04（2006.01）I | 分类 | 计算；推算；计数; |
| 发明人 | 张小刚;颜文槟;孙纪康;潘政;李磊;陈华;杨峰;戴文;赵露露 | 申请（专利权）人 | 浦湘生物能源股份有限公司 |
| 代理机构 | 湖南兆弘专利事务所（普通合伙） | 代理人 | 廖元宝 |
| 地址 | 410213湖南省长沙市望城区桥驿镇浦湘生物能源股份有限公司办公楼 | ||
| 法律状态 | - | ||
摘要
| 摘要 | 本发明公开了一种基于宽基线光场成像技术的垃圾堆场三维重建方法及系统，此方法包括步骤：S1，利用多相机阵列采集垃圾堆场图像；S2，对采集后的稀疏相机阵列图像恢复全光场图像；S3，在全光场图像中选择多个视角流的图像作为输入数据；S4，通过宽基线光场公开数据集LLF和垃圾堆场采集到的光场图像序列作为模型训练样本；S5，利用模型训练样本训练深度神经网络得到相应的权重与偏置，得到权重与偏置带入验证数据集，计算出验证数据集的预测误差，并保存使训练集预测误差最小的权重和偏置；S6，将S5中使训练集预测误差最小的权重和偏置带入预测集合中，推理计算得到预测深度值。本发明具有成本低、精度高、实时性好等优点。 |
