一种基于边缘约束的单目红外红外热图像自监督深度估计方法

    公开(公告)号:CN118823089A

    公开(公告)日:2024-10-22

    申请号:CN202410890795.1

    申请日:2024-07-04

    Abstract: 本发明公开了一种基于边缘约束的单目红外红外热图像自监督深度估计方法,采用一种基于门控注意力与感受野卷积神经网络结合的网络提取单目红外红外热图像特征及细节,利用图像重建技术,通过比较重建红外热图像和真实红外热图像之间的差异来计算损失;同时使用边缘特征提取网络EdgeNet,在总损失中再添加一种边缘损失EdgeLoss,用于约束预测深度图中的物体的边缘形状;实验结果表明,在昏暗环境下的深度估计方法当中,使用本发明提出的方法可以大幅减少环境光不足的条件下单目红外红外热图像深度估计任务中物体边缘形状模糊的情况的出现,并且使得模型在预测时的深度图中的物体边缘处有更精确的结果。

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