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申请/专利权人：山东大学;山东大学威海工业技术研究院

摘要：本公开涉及场景深度估计技术领域，提出了基于置信度分级及级间融合增强的深度估计方法及系统，包括：根据深度估计难度进行像素分级；按照像素分级，针对每一分级提取每一级像素区域的深度图以及对应每一级像素区域的置信度图；将各个级的深度图与置信度图拼接并逐级叠加后得到级间融合置信度图，将最后一级的像素区域的深度图与级间融合置信度图进行特征提取，作为级间特征增强信息；将级间特征增强信息及待检测的目标帧图像作为训练后的深度估计网络的输入进行编码，解码后得到目标帧对应的深度图。本公开通过分级利用上一阶段容易且准确的区域像素深度值对下一阶段困难且易错的区域像素深度估计进行辅助，从而提高了深度估计的准确度和质量。

主权项：1.基于置信度分级及级间融合增强的深度估计方法，其特征在于，包括如下步骤：根据待检测目标帧场景中区域的深度估计难度从易到难，进行像素分级；按照像素分级，针对每一分级对应的区域分别进行深度估计，提取每一级像素区域的深度图以及对应每一级像素区域的置信度图；将各个级的深度图与置信度图拼接并逐级叠加后得到级间融合置信度图，将最后一级的像素区域的深度图与级间融合置信度图进行特征提取，作为级间特征增强信息；将级间特征增强信息及待检测的目标帧图像作为训练后的深度估计网络的输入进行编码，然后解码后得到目标帧对应的深度图；针对不同分级像素区域，分别设置对应每一级的深度图提取网络，并分别分级进行训练得到针对该区域特征的深度图提取网络，每一级的深度图提取网络采用相同的自监督深度估计网络；自监督深度估计网络包括深度估计网络和姿态变换网络：深度估计网络：用于估计目标帧的深度图；姿态变换网络：用于预测相机姿态，用于提供自监督信号；按照深度估计从易到难进行像素分级，具体分为角点、边缘以及其他区域，针对角点区域设置第一级角点区域深度估计网络，用于提取目标帧图像中的角点区域的深度值；针对边缘区域设置第二级边缘区域深度估计网络，用于提取目标帧图像中的边缘区域的深度值；设置第三级帧图像整体识别深度估计网络，用于对帧图像所有区域进行深度估计。

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百度查询： 山东大学 山东大学威海工业技术研究院 基于置信度分级及级间融合增强的深度估计方法及系统