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申请/专利权人：南瑞集团有限公司;国电南瑞科技股份有限公司;国电南瑞南京控制系统有限公司

摘要：本发明提出一种单目视觉深度估计系统、方法、计算机设备及计算机可读存储介质，系统包括：深度模型建立模块，用于建立左右视角图片双向重构的深度网络模型，深度网络模型包括空间注意力通道、卷积残差网络，由空间注意力置信值与残差网络中间层的基本积生成视差图；训练模块，用于训练深度网络模型，获取左侧视角的重叠域损失约束权重、右侧视角的重叠域损失约束权重，对重叠域约束外观损失值、重叠域约束左右一致性损失值修订，基于左右侧视角视差图平滑约束损失值，计算双向重构后的重叠域约束损失值，获取最优深度网络模型；测试模块，用于输入单目图像，计算单向卷积残差和空间注意力置信图的基本积作为视差图；后处理模块，用于获取深度图。

主权项：1.一种单目视觉深度估计系统，其特征在于，包括：深度模型建立模块，用于建立左右视角图片双向重构的深度网络模型，该深度网络模型包括空间注意力通道，还包括卷积残差网络，通过空间注意力的置信值与卷积残差网络中间层输出的基本积运算结果生成视差图；训练模块，用于对深度网络模型进行训练，通过输入多批次双侧图像对，来计算双向重构后的重叠域约束损失值Cs，并通过深度网络模型的反向传播以动态调整该深度网络模型的网络参数，直至获得最优深度网络模型参数；其中，重叠域为双侧视角图片中摄像机视角均能覆盖的部分，通过获取左侧视角的重叠域损失约束权重以对基于右视图重构左视图的像素级外观损失值右侧视差图转化为左侧视差图的左右一致性损失值进行修订，通过获取右侧视角的重叠域损失约束权重以对基于左视图重构右视图的像素级外观损失值左侧视差图转化为右侧视差图的左右一致性损失值进行修订，其中i、j分别是图像像素点所在位置的横坐标值、纵坐标值，l为左侧变量标识，r为右侧变量标识，ap为像素级外观损失变量标识，以及考虑左侧视角视差图的平滑约束的损失值右侧视角视差图的平滑约束的损失值来计算Cs， 获取的分别为： 设置为单侧视图中非重叠域部分占图像宽度的系数,W代表输入图像宽度，R为宽度参考值； 的修订值分别为： 采用l1范数和尺度结构相似性度量项的组合计算图像重建损失，SSIM为尺寸结构相似性，α为度量项系数，N为像素数目； 的修订值分别为： 是左视图产生的视差图，是右视图产生的视差图投影映射到左侧的结果，是左视图产生的视差图投影映射到右侧视角的结果； 的计算方式与基于左右一致性的单目视觉深度估计方法中一致；测试模块，用于基于最优深度网络模型进行测试，通过输入单目图像，以计算单向卷积残差和空间注意力的置信值的基本积并作为视差图；后处理模块，用于视差图后处理及深度距离映射，以获取深度图。

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