一种基于深度学习多任务的自动对焦方法及系统
基本信息
| 申请号 | CN202210665226.8 | 申请日 | - |
| 公开（公告）号 | CN114757994A | 公开（公告）日 | 2022-07-15 |
| 申请公布号 | CN114757994A | 申请公布日 | 2022-07-15 |
| 分类号 | G06T7/70（2017.01）I;G06T7/11（2017.01）I;G06T5/00（2006.01）I;G06N3/04（2006.01）I;G06N3/08（2006.01）I | 分类 | 计算；推算；计数; |
| 发明人 | 许心文;黄政林;郭奇峰 | 申请（专利权）人 | 深圳深知未来智能有限公司 |
| 代理机构 | 北京睿智保诚专利代理事务所（普通合伙） | 代理人 | - |
| 地址 | 518101广东省深圳市宝安区新安街道灵芝园社区22区勤诚达乐园13号楼2310 | ||
| 法律状态 | - | ||
摘要
| 摘要 | 本发明公开了一种基于深度学习多任务的自动对焦方法及系统，涉及图像处理技术领域，首先将目标图像进行数据预处理，得到预处理后的目标图像，以及数据归一化后的当前电机位置；将预处理后的目标图像输入至训练好的预测网络中，得到清晰度类别标签预测结果和电机移动步数预测结果；依据清晰度类别标签预测结果，判断是否对电机进行位置移动，并判断移动方向；依据判断结果，对电机执行操作。本发明能在普通嵌入式设备上做到实时性，速度更快，计算量比传统算法更小，解决了传统方法需要多帧多次搜索的弊端，且在实时对焦过程中不会出现虚焦画面。 |
