利用深度卷积神经网络进行3D信息矫正的方法
基本信息
| 申请号 | CN202010934018.4 | 申请日 | - |
| 公开（公告）号 | CN112070659A | 公开（公告）日 | 2020-12-11 |
| 申请公布号 | CN112070659A | 申请公布日 | 2020-12-11 |
| 分类号 | G06T3/00(2006.01)I | 分类 | 计算；推算；计数; |
| 发明人 | 安玉宾;李雪;范圣印;陈禹行 | 申请（专利权）人 | 苏州易航远智智能科技有限公司 |
| 代理机构 | 北京庚致知识产权代理事务所（特殊普通合伙） | 代理人 | 李伟波 |
| 地址 | 215024江苏省苏州市中国（江苏）自由贸易试验区苏州片区苏州工业园区港田路99号港田工业坊1号厂房 | ||
| 法律状态 | - | ||
摘要
| 摘要 | 一种利用深度卷积神经网络进行3D信息矫正的方法，包括：(1)获取当前相机图像数据；(2)输入获取的所述当前相机图像数据；(3)检测阶段：使用3D单目检测网络对所述图像数据进行检测，得到目标图像检测结果；(4)校正阶段：使用残差修正网络对所述检测结果进行修正，得到修正后的图像数据；(5)输出所述修正后的图像数据。对单目相机进行目标检测的结果进行优化，结合深度卷积网络对其中误差较大的信息进行微调，能够很好地处理和矫正单目检测的误差，得到准确的检测结果，解决了单目相机在无人驾驶中无法满足检测精度的问题。 |
