公开(公告)号：CN120031936A

公开(公告)日：2025-05-23

申请号：CN202510100856.4

申请日：2025-01-22

Applicant: 山东大学

Inventor： 李帅 ,  白惠宾 ,  高艳博 ,  雷建军 ,  张敬林 ,  蔡珣 ,  元辉

IPC: G06T7/55 ,  G06T5/60 ,  G06T5/70 ,  G06T3/4038 ,  G06T3/02 ,  G06N3/0455 ,  G06N3/0464 ,  G06N3/0475 ,  G06N3/084 ,  G06N3/09

Abstract: 本发明提出基于间接扩散模型的深度估计方法及系统，涉及深度估计技术领域。包括将待处理图像输入至U‑NET的编码器中，得到高级特征和低级特征；将高级特征拼接后输入至去噪扩散网络中进行特征恢复，得到恢复特征；将恢复特征输入至可逆变换增强解码器的高层解码器中，进行逐层特征提取，得到高层解码特征；将低级特征和高层解码特征拼接后得到拼接输入特征，输入至可逆变换增强解码器的低层解码器中，得到拼接输出特征；基于拼接输出特征，得到预测的深度图。本发明通过去噪扩散网络中进行特征恢复，完成对高级特征的优化，确保输入解码器中特征的准确性，且通过仿射耦合层构建可逆变换增强解码器，将特征优化为假设的特征真值。

公开(公告)号：CN117745785A

公开(公告)日：2024-03-22

申请号：CN202311770181.1

申请日：2023-12-20

Applicant: 山东大学

Inventor： 李帅 ,  白惠宾 ,  高艳博 ,  张敬林 ,  元辉 ,  蔡珣

IPC: G06T7/50 ,  G06T7/13 ,  G06N3/0455 ,  G06N3/048

Abstract: 本发明提出了基于深度学习的单目深度估计方法及系统，涉及单目深度估计技术领域。包括获取原始图像，提取图像空间特征；利用第一组基向量张成深度几何表示子空间，将图像空间特征投影到深度几何表示子空间中并用第一组基向量表示，与原始图像深度中心值进行融合，得到深度几何表示特征；利用第二组基向量张成边缘感知表征子空间，将深度几何表示特征投影到边缘感知表征子空间并用第二组基向量表示，得到边缘感知表征子空间特征；将边缘感知表征子空间特征融合回深度几何表示特征，实现单目深度估计。本发明将与深度无关的外观信息从图像空间特征中分离出来，帮助实现从图像特征到深度特征的转换，同时利用局部边缘信息增强了深度特征。