公开(公告)号：CN116721019A

公开(公告)日：2023-09-08

申请号：CN202311002747.6

申请日：2023-08-10

Applicant: 成都信息工程大学

Inventor： 杨汶 ,  杨智鹏 ,  李露莹 ,  李孝杰 ,  朱辛

IPC: G06T3/40 ,  G06T7/33 ,  G06N3/0464 ,  G06N3/08 ,  G06N3/0475 ,  G06N3/045

Abstract: 本发明公开了基于深度学习的多摄像头视频图像拼接方法，包括S1构建对准模型和拼接模型，S2获取训练集导入对准模型和拼接模型，对其进行训练优化；S3获取同一时刻K个摄像头的拍摄的视频帧；S4图像拼接视频帧k和视频帧k+1，获得拼接图；S5判断k+1是否等于K，若是，则拼接图作为最终图像，并输出最终图像；反之，则令k=k+1，然后令拼接图作为视频帧k，并返回S4；读取每个摄像头中的视频帧，再将图片输入对准模型中进行对准，再将对准后的结果输入拼接模型进行拼接，对准模型中引入自注意力机制显著提高参考图像和目标图像中的特征提取效率和精度，拼接模型中引入自注意力机制显著提高参考图像和目标图像中的特征检测效率和精度。

公开(公告)号：CN116721019B

公开(公告)日：2023-10-10

申请号：CN202311002747.6

申请日：2023-08-10

Applicant: 成都信息工程大学

Inventor： 杨汶 ,  杨智鹏 ,  李露莹 ,  李孝杰 ,  朱辛

IPC: G06T3/40 ,  G06T7/33 ,  G06N3/0464 ,  G06N3/08 ,  G06N3/0475 ,  G06N3/045

Abstract: 本发明公开了基于深度学习的多摄像头视频图像拼接方法，包括S1构建对准模型和拼接模型，S2获取训练集导入对准模型和拼接模型，对其进行训练优化；S3获取同一时刻K个摄像头的拍摄的视频帧；S4图像拼接视频帧k和视频帧k+1，获得拼接图；S5判断k+1是否等于K，若是，则拼接图作为最终图像，并输出最终图像；反之，则令k=k+1，然后令拼接图作为视频帧k，并返回S4；读取每个摄像头中的视频帧，再将图片输入对准模型中进行对准，再将对准后的结果输入拼接模型进行拼接，对准模型中引入自注意力机制显著提高参考图像和目标图像中的特征提取效率和精度，拼接模型中引入自注意力机制显著提高参考图像和目标图像中的特征检测效率和精度。