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申请/专利权人：松下电器(美国)知识产权公司
申请日：2022-09-09
公开（公告）日：2024-06-07
公开（公告）号：CN118160319A
主分类号：H04N23/695
分类号：H04N23/695;G06T7/80;H04N23/60
优先权：["20211012 US 63/254,735"]
专利状态码：在审-公开
法律状态：2024.06.07#公开
摘要：学习装置的学习部通过利用了由使失真产生的摄像机拍摄的图像、和所取得的多个真正的消失点的坐标的深度学习，来对深度神经网络进行学习，通过将图像输入到深度神经网络，来推定用于算出摄像机的俯仰角、横摇角以及滚转角的多个消失点的坐标，基于多个真正的消失点的坐标和所推定的多个消失点的坐标，来算出表示俯仰角、横摇角以及滚转角的误差的网络误差，对深度神经网络的参数进行学习，以使得所算出的网络误差最小化。
主权项：1.一种学习装置，具备：图像取得部，取得由使失真产生的摄像机拍摄的图像；消失点取得部，取得用于算出所述摄像机的俯仰角、横摇角以及滚转角的多个真正的消失点的坐标；学习部，通过利用了由所述图像取得部取得的所述图像、和由所述消失点取得部取得的所述多个真正的消失点的坐标的深度学习，来对深度神经网络进行学习；和输出部，输出由所述学习部进行了学习的所述深度神经网络，所述学习部执行如下处理：通过将所述图像输入到所述深度神经网络，来推定用于算出所述摄像机的所述俯仰角、所述横摇角以及所述滚转角的多个消失点的坐标，基于所述多个真正的消失点的坐标、和所推定的所述多个消失点的坐标，来算出表示所述俯仰角、所述横摇角以及所述滚转角的误差的网络误差，对所述深度神经网络的参数进行学习，以使得所算出的所述网络误差最小化。
全文数据：
权利要求：
百度查询： 松下电器(美国)知识产权公司 学习装置、学习方法、学习程序、摄像机参数算出装置、摄像机参数算出方法以及摄像机参数算出程序
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