- 专利标题: 基于深度学习的测距方法、装置、设备及存储介质
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申请号: CN201910119576.2申请日: 2019-02-16
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公开(公告)号: CN109859216B公开(公告)日: 2021-06-25
- 发明人: 陈小明 , 张小龙 , 刘志愿
- 申请人: 深圳市未来感知科技有限公司
- 申请人地址: 广东省深圳市南山区粤海街道科慧路沛鸿高新产业园A2栋510
- 专利权人: 深圳市未来感知科技有限公司
- 当前专利权人: 深圳市未来感知科技有限公司
- 当前专利权人地址: 广东省深圳市南山区粤海街道科慧路沛鸿高新产业园A2栋510
- 代理机构: 深圳市世纪恒程知识产权代理事务所
- 代理商 胡海国
- 主分类号: G06T7/11
- IPC分类号: G06T7/11 ; G06T7/292 ; G06T7/70 ; G06T7/73 ; G06N3/04
摘要:
本发明公开了一种基于深度学习的测距方法、装置、设备及存储介质,该方法包括:在接收到各个观测点针对同一观测对象分别捕获的各个待识别测距图像时,将所述各个待识别测距图像关联,得到目标关联测距图像集合;将所述目标关联测距图像集合输入至预设深度学习网络模型中,以确定所述观测对象的目标位置,其中,所述预设深度学习网络模型是已经训练完成的基于关联测距图像集合确定观测对象位置的模型;输出所述观测对象的目标位置。本发明解决现有技术中需要繁琐的标定过程才能测距的技术问题。
公开/授权文献
- CN109859216A 基于深度学习的测距方法、装置、设备及存储介质 公开/授权日:2019-06-07