基于神经网络的单像素三维成像方法和系统技术方案

本申请公开了一种基于神经网络的单像素三维成像方法及系统，所述方法利用脉冲激光器发出的激光和单光子探测器，对训练场景照亮以及获取激光经训练场景中目标反射的飞行时间，生成第一时间直方图

【技术实现步骤摘要】
基于神经网络的单像素三维成像方法和系统


[0001]本申请涉及三维成像
，尤其涉及一种基于神经网络的单像素三维成像方法和系统
。

技术介绍

[0002]三维成像系统能够反映事物的深度信息，在工业生产
、
宇宙开发
、
海洋探测
、
医学诊断
、
生物工程等多个领域有着广阔的应用前景
。
[0003]三维成像的方法通常有三种：结构光法
、
双目立体成像法和飞行时间法
。
其中，飞行时间法虽然有测量精度高
、
测量速度快和测量范围广等优点，但也具有面阵传感器制造困难，无法扩展到红外光谱等缺点
。
结构光法
、
双目立体成像法和飞行时间法，都需要使用特殊的结构照明
、
面阵传感器或者单像素加扫描机构来获取物体横向的空间信息，这些方法构成的成像系统结构复杂，成像速度慢
。
[0004]于是，无扫描
、
无特殊照明结构的单像素成像方法被本文档来自技高网...

【技术保护点】

【技术特征摘要】
1.
一种基于神经网络的单像素三维成像方法，其特征在于，所述方法包括：采用激光照射训练场景，并记录激光发出时间；采用单光子探测器探测经所述训练场景中目标反射回来的激光光子，并记录激光光子接收时间；根据所述激光发出时间和所述激光光子接收时间生成第一时间直方图；采用毫米波雷达采集所述训练场景中目标的一维距离像；将所述第一时间直方图和所述一维距离像进行融合得到融合直方图；采用深度相机采集所述训练场景中目标的三维图像，所述三维图像以深度图的形式保存；构建单像素三维成像模型，并将所述融合直方图和所述三维图像分别作为输入和输出数据，对所述单像素三维成像模型进行训练；将待检测场景的融合直方图输入所述训练完成的单像素三维成像模型，得到所述待检测场景的三维图像
。2.
如权利要求1所述的基于神经网络的单像素三维成像方法，其特征在于，所述采用激光照射训练场景，包括：采用
1550mm
脉冲激光器产生脉冲激光；采用伽利略式扩束透镜将所述脉冲激光散射为大型球面波
。3.
如权利要求1所述的基于神经网络的单像素三维成像方法，其特征在于，所述采用单光子探测器探测经所述训练场景中目标反射回来的激光光子，包括：采用透镜聚焦经所述训练场景中目标反射回来的激光光子，以形成平行激光光子束；采用光纤准直器接收所述平行激光光子束，并将所述平行激光光子束传输至单光子探测器
。4.
如权利要求1所述的基于神经网络的单像素三维成像方法，其特征在于，所述采用毫米波雷达采集所述训练场景中目标的一维距离像，包括
;
将所述毫米波雷达放置在所述单光子探测器特定距离范围内，以使所述毫米波雷达和所述单光子探测器与所述训练场景中目标之间产生的夹角小于等于特定角度
。5.
如权利要求1所述的基于神经网络的单像素三维成像方法，其特征在于，所述将所述第一时间直方图和所述一维距离像进行融合得到融合直方图，包括：将所述一维距离像转换成第二时间直方图；将所述第一时间直方图和第二时间直方图的图形进行拼接，得到融合直方图
。6.
如权利要求1所述的基于神经网络的单像素三维成像方法，其特征在于，所述将所述融合直方图和所述三维图像分别作为输入和输出数据，对所述单像素三维成像模型进...

【专利技术属性】
技术研发人员：孙仕海，赖廷钦，梁晓琳，吴欣怡，廖联烨，
申请(专利权)人：中山大学，
类型：发明
国别省市：