公开(公告)号：CN115170638B

公开(公告)日：2023-04-18

申请号：CN202210827322.8

申请日：2022-07-13

Applicant: 东北林业大学

Inventor： 刘亚秋 ,  刘丽娜 ,  吕云蕾 ,  李东 ,  马丽华 ,  李想 ,  沈晓冉

IPC: G06T7/593 ,  G06V20/17 ,  G06V10/82 ,  G06V10/44 ,  G06V10/766 ,  G06V10/80 ,  G06N3/0455 ,  G06N3/0464 ,  G06N3/047 ,  G06N3/084

Abstract: 一种双目视觉立体匹配网络系统及其构建方法，属于场景三维重建技术领域。为解决现有立体匹配方法缺少利用环境信息寻找不适定区域一致性的能力。本发明包括ResNet网络、注意力模块、匹配代价构建模块、3DCNN聚合模块、视差预测模块；ResNet网络用于对左右图像进行特征提取，分别得到初始特征图；注意力模块包括空间注意力模块、通道注意力模块。空间注意力模块对初始特征图上的位置特征加权求和，有选择地聚合每个位置的特征，学习上下文关系捕获长距离依赖，同时在时间和空间上将整体复杂度降低到O(n)。本发明整合全局环境信息和局部信息，获得林业场景像素级特征的丰富表示。

公开(公告)号：CN115170638A

公开(公告)日：2022-10-11

申请号：CN202210827322.8

申请日：2022-07-13

Applicant: 东北林业大学

Inventor： 刘亚秋 ,  刘丽娜 ,  吕云蕾 ,  李东 ,  马丽华 ,  李想 ,  沈晓冉

IPC: G06T7/593 ,  G06V20/17 ,  G06V10/82 ,  G06V10/44 ,  G06V10/766 ,  G06V10/80 ,  G06N3/04 ,  G06N3/08

Abstract: 一种双目视觉立体匹配网络系统及其构建方法，属于场景三维重建技术领域。为解决现有立体匹配方法缺少利用环境信息寻找不适定区域一致性的能力。本发明包括ResNet网络、注意力模块、匹配代价构建模块、3DCNN聚合模块、视差预测模块；ResNet网络用于对左右图像进行特征提取，分别得到初始特征图；注意力模块包括空间注意力模块、通道注意力模块。空间注意力模块对初始特征图上的位置特征加权求和，有选择地聚合每个位置的特征，学习上下文关系捕获长距离依赖，同时在时间和空间上将整体复杂度降低到O(n)。本发明整合全局环境信息和局部信息，获得林业场景像素级特征的丰富表示。