摘要
本发明提出了面向复杂天气环境的双目视觉深度估计方法和系统,属于计算机视觉和图像处理技术领域。首先收集有真实视差的正常环境,天气和光照下的成对的数据集。通过构造复杂天气双目数据生成模型,引入深度控制和一致性约束机制,使用正常天气数据集生成复杂天气数据集。之后建立监督约束,使用损失函数优化网络参数。最后保存训练参数,根据输入复杂天气环境下的数据生成双目匹配视差图像,完成推理和指标评价。本发明不仅能够真实再现恶劣天气中的复杂环境特征,还能够兼顾生成数据的结构一致性和内容保真度,确保生成数据能够用于训练和优化现有立体匹配模型,提升其在实际场景中的鲁棒性和准确性。
技术关键词
视觉深度估计方法
子系统
恶劣天气条件
数据生成模型
高质量训练数据集
损失函数优化
深度估计系统
匹配网络
图像生成网络
优化网络参数
生成训练数据
度计算方法
图像编码器
图像处理技术
鲁棒性
双目相机
系统为您推荐了相关专利信息
弹性性能预测方法
深度神经网络模型
纤维
高质量训练数据集
参数
风力发电机系统
线性风力发电机
双馈感应发电机
变速风力发电机
风力发电机模型
动态预警方法
时空卷积神经网络
风险评估模型
强化学习算法
地磁传感器
Revit软件
规划系统
数据清洗算法
深度学习神经网络算法
建筑机电工程技术
喷灌设备
人机交互界面
可直观显示运行状态
水肥
控制单元