摘要
本发明涉及一种结合不确定度的快速双目三维重建方法,属于计算机视觉技术领域,本发明通过参数化代价计算模块优化代价体计算过程,并利用初始参数预测模块生成接近真实的初始视差参数,显著提高了模型的收敛速度和精度。此外,本发明引入的不确定度估计模块能够有效评估预测结果的置信度,增强模型在复杂场景中的鲁棒性,尤其是在处理弱纹理和大量堆叠工件场景时表现突出,为工业自动化流水线中的高效三维重建提供了有力支持,满足了实时性和高精度的需求。
技术关键词
双目三维重建方法
结构光深度图
实例分割
图像
工业自动化流水线
参数
工件
多层卷积网络
表达式
拉普拉斯
校正
联合损失函数
计算机视觉技术
分水岭算法
配准技术
像素
深度学习模型
汉明距离
双目相机
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