一种基于深度学习的2C铁路接触网场景深度计算方法

本发明公开了一种基于深度学习的2C铁路接触网场景深度计算方法，涉及图像分析技术领域，本发明在2C场景中能够实现高度准确的深度估计，通过分析单个图像，本发明能够推断出物体的距离和深度信息，从而提供准确的场景感知和距离测量，这对于2C场景中的应用非常关键，例如安全监控、环境感知等，使用深度学习技术来计算整个成像图到相机的距离，单目深度估计技术可以使用深度学习模型，如卷积神经网络或自编码器，来进行训练和推断，这种方法可以更准确地计算横向的物体距离，尤其适用于远处的物体。