发明公开
- 专利标题： 一种基于证据深度学习的双目匹配不确定性估计方法
-
申请号： CN202111675564.1申请日： 2021-12-31
-
公开(公告)号： CN114372523A公开(公告)日： 2022-04-19
- 发明人: 百晓 , 王晨 , 张亮 , 刘冰 , 李军 , 李俊杰 , 陈科 , 王晓悦 , 安辰 , 程姗
- 申请人： 北京航空航天大学 , 中国兵器科学研究院 , 北京航空航天大学江西研究院
- 申请人地址： 北京市海淀区学院路37号; ;
- 专利权人： 北京航空航天大学,中国兵器科学研究院,北京航空航天大学江西研究院
- 当前专利权人： 北京航空航天大学,中国兵器科学研究院,北京航空航天大学江西研究院
- 当前专利权人地址： 北京市海淀区学院路37号; ;
- 代理机构： 北京科迪生专利代理有限责任公司
- 代理商 安丽; 邓治平
- 主分类号： G06K9/62
- IPC分类号： G06K9/62 ; G06N3/04 ; G06N3/08 ; G06V10/75 ; G06V10/774 ; G06V10/764 ; G06V10/82
摘要：
本发明公开一种基于证据深度学习的双目匹配不确定性估计方法，通过卷积神经网络提取和聚合特征，进而获得一个匹配代价体和三个不确定性体，在匹配代价的指导下，计算出证据分布的四个超参数γ，ν，α和β；最后通过四个超参数计算双目匹配视差值，偶然不确定性和认知不确定性。本发明很好地反映出双目匹配的难易程度，提升不确定性估计的表现，而且面对分布外的数据时能给出较高的认知不确定性。
