【技术实现步骤摘要】
本专利技术涉及深度估计，特别是涉及一种基于可变卷积帧间像素匹配的深度估计方法及系统。
技术介绍
1、本部分的陈述仅仅是提到了与本专利技术相关的
技术介绍
，并不必然构成现有技术。
2、近年来，随着人工智能的兴起，自动驾驶技术受到的关注日益增多。而在自动驾驶的过程中，深度估计是非常重要的一个环节，有了精确的深度才能更好的描述汽车所在的位置及物体的深度进而进行一系列的自动驾驶操作。
3、目前自动驾驶中的深度估计主要为基于彩色相机的场景采集和雷达探头的深度采集方式，在基于彩色相机的深度估计方面，多为基于视点域差距(视差)的深度估计方法，然而该类方法需要较为密集的相机设定，在广域场景要求下，对硬件及运算要求较高，不能满足自动驾驶下低代价、低功耗等方面的需求；另一方面，雷达探头不能采集密集的场景深度图，且相对造价较贵，难以独立生成高质量的完整场景深度图。
4、为寻求高效的场景深度估计方法，基于单目视频的深度估计方法逐渐兴起，并受到学术界和工业界的广泛关注。基于单目视频的深度估计方法能够提供一种无监督的学习方法，利用...
【技术保护点】
1.基于可变卷积帧间像素匹配的深度估计方法，其特征在于，包括：
2.如权利要求1所述的基于可变卷积帧间像素匹配的深度估计方法，其特征在于，所述将目标帧图像和源帧图像拼接后输入训练好的帧间偏移量学习网络，获取帧间像素匹配关系具体为：
3.如权利要求1所述的基于可变卷积帧间像素匹配的深度估计方法，其特征在于，所述将目标帧图像和序列深度信息并行输入深度估计网络，获取目标帧图像对应的深度图具体包括：
4.如权利要求1所述的基于可变卷积帧间像素匹配的深度估计方法，其特征在于，所述根据相机内参、相机变化姿态，通过帧间像素匹配关系将帧间偏移量转换...
【技术特征摘要】
1.基于可变卷积帧间像素匹配的深度估计方法，其特征在于，包括：
2.如权利要求1所述的基于可变卷积帧间像素匹配的深度估计方法，其特征在于，所述将目标帧图像和源帧图像拼接后输入训练好的帧间偏移量学习网络，获取帧间像素匹配关系具体为：
3.如权利要求1所述的基于可变卷积帧间像素匹配的深度估计方法，其特征在于，所述将目标帧图像和序列深度信息并行输入深度估计网络，获取目标帧图像对应的深度图具体包括：
4.如权利要求1所述的基于可变卷积帧间像素匹配的深度估计方法，其特征在于，所述根据相机内参、相机变化姿态，通过帧间像素匹配关系将帧间偏移量转换为序列深度信息表示如下：
5.如权利要求1所述的基于可变卷积帧间像素匹配的深度估计方法，其特征在于，所述可变卷积网络通过帧间像素匹配关系中的偏移量动态调整卷积核的采样位置。
6.如权利要求1所述的基于可变卷积帧间像素匹配的...
【专利技术属性】
技术研发人员：李帅，徐宏伟，高艳博，张敬林，元辉，蔡珣，
申请(专利权)人：山东大学，
类型：发明
国别省市：
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