基于寬基線光場成像技術(shù)的垃圾堆場三維重建方法及系統(tǒng)
基本信息
申請?zhí)?/td> | CN202111307227.7 | 申請日 | - |
公開(公告)號 | CN114119862A | 公開(公告)日 | 2022-03-01 |
申請公布號 | CN114119862A | 申請公布日 | 2022-03-01 |
分類號 | G06T17/00(2006.01)I;G06T7/557(2017.01)I;G06T5/50(2006.01)I;G06T3/40(2006.01)I;G06N3/08(2006.01)I;G06N3/04(2006.01)I | 分類 | 計算;推算;計數(shù); |
發(fā)明人 | 張小剛;顏文檳;孫紀(jì)康;潘政;李磊;陳華;楊峰;戴文;趙露露 | 申請(專利權(quán))人 | 浦湘生物能源股份有限公司 |
代理機構(gòu) | 湖南兆弘專利事務(wù)所(普通合伙) | 代理人 | 廖元寶 |
地址 | 410213湖南省長沙市望城區(qū)橋驛鎮(zhèn)浦湘生物能源股份有限公司辦公樓 | ||
法律狀態(tài) | - |
摘要
摘要 | 本發(fā)明公開了一種基于寬基線光場成像技術(shù)的垃圾堆場三維重建方法及系統(tǒng),此方法包括步驟:S1,利用多相機陣列采集垃圾堆場圖像;S2,對采集后的稀疏相機陣列圖像恢復(fù)全光場圖像;S3,在全光場圖像中選擇多個視角流的圖像作為輸入數(shù)據(jù);S4,通過寬基線光場公開數(shù)據(jù)集LLF和垃圾堆場采集到的光場圖像序列作為模型訓(xùn)練樣本;S5,利用模型訓(xùn)練樣本訓(xùn)練深度神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)得到相應(yīng)的權(quán)重與偏置,得到權(quán)重與偏置帶入驗證數(shù)據(jù)集,計算出驗證數(shù)據(jù)集的預(yù)測誤差,并保存使訓(xùn)練集預(yù)測誤差最小的權(quán)重和偏置;S6,將S5中使訓(xùn)練集預(yù)測誤差最小的權(quán)重和偏置帶入預(yù)測集合中,推理計算得到預(yù)測深度值。本發(fā)明具有成本低、精度高、實時性好等優(yōu)點。 |
