一种基于空洞卷积和级联代价卷的双目视觉立体匹配方法

    公开(公告)号:CN113592026B

    公开(公告)日:2023-10-03

    申请号:CN202110930757.0

    申请日:2021-08-13

    Applicant: 大连大学

    Abstract: 本发明公开了一种基于空洞卷积和级联代价卷的双目视觉立体匹配方法,具体包括:先使用残差卷积神经网络对输入的左右立体图像进行特征提取得到特征图,分组空洞卷积金字塔池化模块GASPP在每组中设置连续扩张率的空洞卷积层,利用不同大小的扩张率对特征图提取像素的上下文信息,获取多尺度、稠密的特征信息,以此来减小空洞卷积中空洞部分造成的局部信息丢失,以更少的参数数量在多个尺度上鲁棒地分割目标,提高在病态区域匹配的鲁棒性。此外引入了裁剪的级联匹配代价卷,通过修改特征通道数以及利用其金字塔型阶段处理形式来减少内存和时间的消耗,加快训练的速度,加强了网络的实时性。

    一种基于密集分组空洞卷积和多尺度代价聚合的双目视觉立体匹配方法

    公开(公告)号:CN115049676A

    公开(公告)日:2022-09-13

    申请号:CN202210654067.1

    申请日:2022-06-10

    Applicant: 大连大学

    Abstract: 本发明公开了一种基于密集分组空洞卷积和多尺度代价聚合的双目视觉立体匹配方法,包括构建特征提取模块,该模块采用密集分组空洞金字塔在三个尺度下对左右图像分别进行特征处理,得到三种分辨率的特征图;构建代价卷模块,该模块利用特征相关性对三种分辨率的特征图关联左右特征,构造三个尺度的代价卷;构建多尺度代价聚合模块,用于聚合不同尺度的代价卷之间的特征;采用softargmin函数获得每一个像素的预测视差。本发明保证了提取特征的关联性,同时可以获得更大感受野,避免卷积退化问题,提高对小物体的分割精准度;在图像的低纹理、形变、反光等区域获得更精准的视差图。

    一种基于空洞卷积和级联代价卷的双目视觉立体匹配方法

    公开(公告)号:CN113592026A

    公开(公告)日:2021-11-02

    申请号:CN202110930757.0

    申请日:2021-08-13

    Applicant: 大连大学

    Abstract: 本发明公开了一种基于空洞卷积和级联代价卷的双目视觉立体匹配方法,具体包括:先使用残差卷积神经网络对输入的左右立体图像进行特征提取得到特征图,分组空洞卷积金字塔池化模块GASPP在每组中设置连续扩张率的空洞卷积层,利用不同大小的扩张率对特征图提取像素的上下文信息,获取多尺度、稠密的特征信息,以此来减小空洞卷积中空洞部分造成的局部信息丢失,以更少的参数数量在多个尺度上鲁棒地分割目标,提高在病态区域匹配的鲁棒性。此外引入了裁剪的级联匹配代价卷,通过修改特征通道数以及利用其金字塔型阶段处理形式来减少内存和时间的消耗,加快训练的速度,加强了网络的实时性。

    一种手臂护理垫
    4.
    实用新型

    公开(公告)号:CN204563178U

    公开(公告)日:2015-08-19

    申请号:CN201520219349.4

    申请日:2015-04-08

    Applicant: 大连大学

    Inventor: 张洁 刘春娥

    Abstract: 本实用新型公开了一种手臂护理垫,包括气囊、护理垫本体、导气管、三通、第一进气件和第二进气件;所述导气管一端插入在气囊中,并且与气囊密封连接;所述护理垫本体安装在气囊上;所述第一进气件和第二进气件通过三通与导气管连接;该手臂护理垫,通过采用以上设计技术方案,使得病人在进行吊水时手臂长时间不能得到放松,进而产生酸疼的情况得到改善,方便携带且造价低廉;整体结构简单,设计新颖,实用性强,易于推广使用。

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