【技术实现步骤摘要】
本专利技术涉及计算机视觉，具体提供一种计算机视觉深度获取方法。
技术介绍
1、目前，在计算机视觉领域内获取深度信息的方式主要分为两种：一种是通过硬件设备主动获得深度信息，例如利用激光雷达获得深度信息，通过激光雷达发射激光光束并测量激光光束从发射到接收的时间差来计算距离，由于光速是恒定的，因此，时间差可以直接转换为距离信息。通过激光雷达获取深度信息，能够获得高精度的测量结果，适用于需要精确测量深度的场景，且激光雷达不受环境光照影响，可以在夜间或光线较暗的环境中正常工作。但是由于激光光束的发射和接收都是离散的点，无法全面覆盖整个场景，因此只能获得稀疏的深度图，需要人工去补充深度值，导致其适用范围受限，且高质量的激光雷达设备成本较高，进一步限制其应用范围。
2、另一种是利用同一环境拍摄多张图片，依据拍摄的多张图片的图片特征进行深度估计，例如双目视觉法，双目视觉法是利用双目相机在同一环境下拍摄得到左右视图，通过立体匹配算法找到左右视图中的对应匹配点，获得匹配点的视差值，然后利用三角测量法计算场景的深度信息。该方法能够获得稠密的深度图...
【技术保护点】
1.一种计算机视觉深度获取方法，其特征在于，包括：
2.如权利要求1所述的计算机视觉深度获取方法，其特征在于，依据所述左视图和右视图获取视差图，依据所述视差图获取深度图。
3.如权利要求2所述的计算机视觉深度获取方法，其特征在于，所述视差图的获取方法为：
4.如权利要求3所述的计算机视觉深度获取方法，其特征在于，通过卷积神经网络提取所述左视图和右视图中被测物体的特征点。
5.如权利要求3所述的计算机视觉深度获取方法，其特征在于，将所述代价体进行代价聚合后，通过soft argmin方法进行视差回归，获取所述视差图。>
6.如权利要...
【技术特征摘要】
1.一种计算机视觉深度获取方法，其特征在于，包括：
2.如权利要求1所述的计算机视觉深度获取方法，其特征在于，依据所述左视图和右视图获取视差图，依据所述视差图获取深度图。
3.如权利要求2所述的计算机视觉深度获取方法，其特征在于，所述视差图的获取方法为：
4.如权利要求3所述的计算机视觉深度获取方法，其特征在于，通过卷积神经网络提取所述左视图和右视图中被测物体的特征点。
5.如权利要求3所述的计算机视觉深度获取方法，其特征在于，将所述代价体进行代价聚合后...
【专利技术属性】
技术研发人员：代恩义，黄玉硕，周子博，吴玉洁，
申请(专利权)人：长春市榣顺科技有限公司，
类型：发明
国别省市：
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