【技术实现步骤摘要】
深度信息处理方法、装置、设备、存储介质以及程序产品
[0001]本公开涉及图像处理
，尤其涉及计算机视觉技术、深度学习技术和自动驾驶技术。
技术介绍
[0002]深度感知是指对同一场景中不同物体的远近的知觉，深度感知是许多计算机视觉任务(例如自动导航任务)中的重要组成部分。
[0003]例如，雷达设备通常只能生成稀疏深度图，该稀疏深度图缺失较多的深度数据。深度补全技术是指将采集的离散场景深度信息为输入，恢复稠密场景深度信息的方法。
技术实现思路
[0004]本公开提供了一种深度信息处理方法、装置、设备、存储介质以及程序产品。
[0005]根据本公开的一方面，提供了一种通过深度信息补充模型中子模型单元，根据目标场景的稀疏深度信息，确定目标场景的中间深度信息；
[0006]将通过所述深度信息补充模型中尾部子模型单元所确定的中间深度信息，作为所述目标场景的稠密深度信息。
[0007]根据本公开的另一方面，提供了一种深度信息处理装置，包括：
[0008]稀疏深度信息输入模...
【技术保护点】
【技术特征摘要】
1.一种深度信息处理方法，包括：通过深度信息补充模型中子模型单元，根据目标场景的稀疏深度信息，确定所述目标场景的中间深度信息；将通过所述深度信息补充模型中尾部子模型单元所确定的中间深度信息，作为所述目标场景的稠密深度信息。2.根据权利要求1所述的方法，其中，所述通过深度信息补充模型中子模型单元，根据目标场景的稀疏深度信息，确定所述目标场景的中间深度信息，包括：将所述目标场景的稀疏深度信息作为所述深度信息补充模型中的首部子模型单元的输入，得到所述首部子模型单元确定的中间深度信息；针对所述深度信息补充模型中除所述首部子模型单元的每一其他子模型单元，将所述其他子模型单元的上一子模型单元所确定的中间深度信息，作为所述其他子模型单元的输入，得到所述其他子模型单元确定的中间深度信息。3.根据权利要求1所述的方法，其中，所述通过深度信息补充模型中子模型单元，根据目标场景的稀疏深度信息，确定所述目标场景的中间深度信息，包括：通过所述深度信息补充模型中子模型单元的沙漏网络层，对输入的深度信息进行处理，得到补充深度信息；通过所述子模型单元的累加层，将所述补充深度信息与所述子模型单元输入的深度信息进行叠加，得到所述子模型单元确定的中间深度信息。4.根据权利要求3所述的方法，其中，所述将所述补充深度信息与所述子模型单元输入的深度信息进行叠加，包括：通过所述子模型单元的累加层，确定所述补充深度信息中的补充像素点与所述输入的深度信息中稀疏像素点之间的匹配关系；将所述补充像素点的补充深度数据与匹配的稀疏像素点的稀疏深度数据进行叠加。5.根据权利要求1所述的方法，还包括：通过所述深度信息补充模型中子模型单元，根据所述目标场景的像素信息，确定深度特征信息；根据所述深度特征信息，对所述子模型单元确定的中间深度信息进行调整。6.根据权利要求1所述的方法，还包括：获取标准场景的标准稀疏深度信息和标准稠密深度信息；根据所述标准稀疏深度信息和所述标准稠密深度信息，训练得到深度信息补充模型。7.根据权利要求6所述的方法，其中，所述获取标准场景的标准稀疏深度信息和标准稠密深度信息，包括：采用深度传感器对所述标准场景进行图像采集，得到所述标准稠密深度信息；在所述标准稠密深度信息中进行采样，生成所述标准稀疏深度信息。8.根据权利要求6所述的方法，其中，所述获取标准场景的标准稀疏深度信息和标准稠密深度信息，包括：采用雷达设备对所述标准场景进行视频采集，得到连续多帧稀疏深度信息；将所述连续多帧稀疏深度信息进行投影处理，生成所述标准稠密深度信息；在所述连续多帧稀疏深度信息中，获取与所述标准稠密深度信息匹配的稀疏深度信
息，确定为所述标准稀疏深度信息。9.一种深度信息处理装置，包括：稀疏深度信息输入模块，用于通过深度信息补充模型中子模型单元，根据目标场景的稀疏深度信息，确定所述目标场景的中间深度信息；稠密深度信息生成模块，用于将通过所述深度信息补充模型中尾部子模型单元所确定的中间深度信息，作为所述目标场景的稠密深度信息。10.根据权利要求9所述的装置，其中，所述稀疏深度信息输入模块，包括：串接输入单元，用于将所述目标场景的稀疏深度信息...
【专利技术属性】
技术研发人员：宋希彬，张良俊，
申请(专利权)人：百度美国有限责任公司，
类型：发明
国别省市：
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