摘要
一种基于多模态深度相机的深度补全方法、系统、设备及存储介质,其中方法包括:S1:通过多模态调制深度相机获取三张深度图进行置信度加权及空域一致性融合,生成全量程高质量深度图和辅助深度图;S2:对所述全量程高质量深度图和所述辅助深度图做重投影,并与RGB图像做像素级对齐;S3:对所述辅助深度图做自适应滤波,并与所述全量程高质量深度图做融合,再根据深度分布的统计特征将所述融合深度图分割为第一近距子图和第一远距子图;S4:构建基于深度学习的深度补全网络,将所述第二近距子图与RGB图像输入所述深度补全网络进行深度补全,生成稠密深度图;S5:对所述稠密深度图和所述第二远距子图进行基于深度连续性的边缘融合,生成最终深度图。
技术关键词
深度补全方法
多模态深度
稠密深度图
融合深度图
稀疏深度图
深度相机
极近距离
统计特征
连续性
反卷积神经网络
卷积神经网络提取
深度值
图像
滤波
像素点
编码器
系统为您推荐了相关专利信息
多模态数据采集
声学特征
多模态深度学习
子模块
高维特征向量
多模态深度学习
图像识别方法
训练卷积神经网络
集成传感器
文件目录结构
稠密深度图
稀疏深度图
深度相机
生成高精度深度图
稠密特征
多模态深度学习
智能分级方法
间隙特征
关节
影像
多模态深度学习
交互方法
融合特征
多模态数据融合
深度学习模型