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龙图腾网恭喜浦湘生物能源股份有限公司;湖南大学申请的专利基于宽基线光场成像技术的垃圾堆场三维重建方法及系统获国家发明授权专利权，本发明授权专利权由国家知识产权局授予，授权公告号为：CN114119862B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-04-29发布的发明授权授权公告中获悉：该发明授权的专利申请号/专利号为：202111307227.7，技术领域涉及：G06T17/00；该发明授权基于宽基线光场成像技术的垃圾堆场三维重建方法及系统是由张小刚;颜文槟;孙纪康;潘政;李磊;陈华;杨峰;戴文;赵露露设计研发完成，并于2021-11-05向国家知识产权局提交的专利申请。

本基于宽基线光场成像技术的垃圾堆场三维重建方法及系统在说明书摘要公布了：本发明公开了一种基于宽基线光场成像技术的垃圾堆场三维重建方法及系统，此方法包括步骤：S1，利用多相机阵列采集垃圾堆场图像；S2，对采集后的稀疏相机阵列图像恢复全光场图像；S3，在全光场图像中选择多个视角流的图像作为输入数据；S4，通过宽基线光场公开数据集LLF和垃圾堆场采集到的光场图像序列作为模型训练样本；S5，利用模型训练样本训练深度神经网络得到相应的权重与偏置，得到权重与偏置带入验证数据集，计算出验证数据集的预测误差，并保存使训练集预测误差最小的权重和偏置；S6，将S5中使训练集预测误差最小的权重和偏置带入预测集合中，推理计算得到预测深度值。本发明具有成本低、精度高、实时性好等优点。

本发明授权基于宽基线光场成像技术的垃圾堆场三维重建方法及系统在权利要求书中公布了：1.一种基于宽基线光场成像技术的垃圾堆场三维重建方法，其特征在于，包括步骤：步骤S1，利用多相机阵列采集垃圾堆场图像；步骤S2，利用深度压缩感知技术对采集后的稀疏相机阵列图像恢复全光场图像；步骤S3，在重建后的全光场图像中选择多个视角流的图像作为输入数据；步骤S4，通过宽基线光场公开数据集LLF和垃圾堆场采集到的光场图像序列作为模型训练样本；步骤S5，利用模型训练样本训练深度神经网络得到相应的权重与偏置，得到权重与偏置带入验证数据集，计算出验证数据集的预测误差，并保存使训练集预测误差最小的权重和偏置；在第一个网络模块中，采用Resnet残差网络结构，提取多尺度的深度特征并进行相关联；在第二个网络模块中，在给定四个混合深度特征流的情况下，使用移位插值、代价计算和融合操作来生成代价体积；在第三个网络模块中引入六个跨尺度聚合模块，通过融合不同尺度的深度特征进一步提高深度预测精度；在第四个网络模块中，使用3D注意力模块消除部分遮挡问题，同时使用3D编解码器规则化视差维度上的注意力网络的输出；最后引入softargmin运算符计算加权差异的期望值来回归连续视差；步骤S6，将步骤S5中使训练集预测误差最小的权重和偏置带入预测集合中，推理计算得到预测深度值。

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