基于集成式3D感知摄像头模组深度信息实时生成方法技术

本发明专利技术公开了基于集成式3D感知摄像头模组深度信息实时生成方法，包括如下步骤：S1、采集多源时序数据，进行预处理，生成时序数据集；S2、构建深度残差网络，提取时序数据特征，生成深度特征；S3、引入狮群优化算法，优化深度残差网络的超参数；S4、将优化后的深度残差网络应用于时序数据集，生成深度图像；S5、动态调整深度残差网络输出层，适应环境变化，优化生成策略；S6、与参考数据对比，利用误差反馈优化深度残差网络参数；S7、对生成的深度信息进行融合与后处理，得到最终深度图像；S8、融合深度图像与传感器数据，进行环境建模和实时决策。本发明专利技术融合3D摄像头、深度残差网络及狮群优化算法，实现了复杂环境下高精度、实时深度信息生成。

【技术实现步骤摘要】

本专利技术涉及3d感知，尤其涉及基于集成式3d感知摄像头模组深度信息实时生成方法。

技术介绍

1、在过去的几十年里，随着科技的快速发展，尤其是在自动驾驶、机器人导航、增强现实、虚拟现实等领域，三维感知技术逐渐成为关键技术之一。三维感知技术能够通过摄像头、激光雷达、雷达等传感器，获取并处理周围环境的三维数据，生成深度图像或点云数据，从而实现对空间信息的感知和理解。在自动驾驶领域，深度信息对于车辆定位、路径规划、避障等任务至关重要。与此同时，在机器人技术中，深度感知帮助机器人感知周围环境，进行定位和动态避障。基于这些需求，各种深度感知技术逐渐发展起来。

2、其中，基于摄像头模组的3d感知技术逐渐成为最受关注的技术之一。摄像头作为一种轻量、低成本、易于集成的传感器，在许多应用中具有巨大的潜力。传统的3d感知技术一般使用立体视觉、结构光、激光雷达等方式，通过不同的计算和传感器融合方法来实现三维信息的获取。立体视觉通过利用两个或多个摄像头拍摄场景的不同视角，利用图像之间的视差来计算深度信息；而结构光通过投射特定模式的光束，利用物体表面反射的变化来估算深度本文档来自技高网...

【技术保护点】

1.基于集成式3D感知摄像头模组深度信息实时生成方法，其特征在于，包括如下步骤：

2.根据权利要求1所述的基于集成式3D感知摄像头模组深度信息实时生成方法，其特征在于，所述多源时序数据具体包括RGB图像、深度图像及其他传感器数据，用于提供环境的全面感知信息。

3.根据权利要求1所述的基于集成式3D感知摄像头模组深度信息实时生成方法，其特征在于，所述对多源时序数据进行预处理具体包括去噪、归一化和数据对齐，用于提升深度信息生成的准确性、稳定性和实时性。

4.根据权利要求1所述的基于集成式3D感知摄像头模组深度信息实时生成方法，其特征在于，所述生成的深度图像...

【技术特征摘要】

1.基于集成式3d感知摄像头模组深度信息实时生成方法，其特征在于，包括如下步骤：

2.根据权利要求1所述的基于集成式3d感知摄像头模组深度信息实时生成方法，其特征在于，所述多源时序数据具体包括rgb图像、深度图像及其他传感器数据，用于提供环境的全面感知信息。

3.根据权利要求1所述的基于集成式3d感知摄像头模组深度信息实时生成方法，其特征在于，所述对多源时序数据进行预处理具体包括去噪、归一化和数据对齐，用于提升深度信息生成的准确性、稳定性和实时性。

4.根据权利要求1所述的基于集成式3d感知摄像头模组深度信息实时生成方法，其特征在于，所述生成的深度图像是基于每一帧图像的深度特征表示进行构建的。

5.根据权利要求1所述的基于集成式3d感知摄像头模组深度信息实时生成方法，其特征在于，所述s2具体包...

【专利技术属性】
技术研发人员：朱乐勇，
申请(专利权)人：深圳市盛泰佳创电子有限公司，
类型：发明
国别省市：