【摘 要】
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针对现有双目视觉测距方法中存在的精度低、抗干扰能力弱、鲁棒性差等问题,提出一种基于深度学习图像特征匹配的双目深度测距方法.首先将双目图像通过一个自监督训练的特征提取网络,通过两个解码器获取双目图像的特征点与描述符,然后根据描述符进行特征点的匹配以获取视差,最后根据双目相机的相似三角形原理获取目标的真实深度.在KITTI数据集上的验证实验结果表明,建立的特征提取网络性能优于传统方法与其他基于深度学习的方法.双目测距实验结果表明,该方法在20～150cm范围内的平均误差为0.58％,满足精确测距要求.
【机 构】
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上海理工大学光电信息与计算机工程学院,上海200093
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针对现有双目视觉测距方法中存在的精度低、抗干扰能力弱、鲁棒性差等问题,提出一种基于深度学习图像特征匹配的双目深度测距方法.首先将双目图像通过一个自监督训练的特征提取网络,通过两个解码器获取双目图像的特征点与描述符,然后根据描述符进行特征点的匹配以获取视差,最后根据双目相机的相似三角形原理获取目标的真实深度.在KITTI数据集上的验证实验结果表明,建立的特征提取网络性能优于传统方法与其他基于深度学习的方法.双目测距实验结果表明,该方法在20～150cm范围内的平均误差为0.58％,满足精确测距要求.
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