| 專利名稱 |
一種TOF相機(jī)深度數(shù)據(jù)測(cè)量誤差校正的ELM空間配準(zhǔn)模型方法 |
| 申請(qǐng)?zhí)?專利號(hào) |
CN201910203480.4 |
專利權(quán)人（第一權(quán)利人） |
長(zhǎng)春工業(yè)大學(xué) |
| 申請(qǐng)日 |
2019-03-18 |
授權(quán)日 |
2024-06-25 |
| 專利類別 |
授權(quán)發(fā)明 |
戰(zhàn)略新興產(chǎn)業(yè)分類 |
新一代信息技術(shù) |
| 技術(shù)主題 |
計(jì)算機(jī)圖形|數(shù)據(jù)空間|空間配準(zhǔn)|學(xué)習(xí)機(jī)|神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)|極限學(xué)習(xí)機(jī) |
| 應(yīng)用領(lǐng)域 |
圖像分析 |
| 意向價(jià)格 |
具體面議 |
| 專利概述 |
本發(fā)明公開了一種基于極限學(xué)習(xí)機(jī)的TOF相機(jī)深度數(shù)據(jù)空間配準(zhǔn)算法研究，解決了TOF相機(jī)深度數(shù)據(jù)測(cè)量過程中非線性誤差導(dǎo)致的深度偏移和由于TOF相機(jī)測(cè)量原理導(dǎo)致的系統(tǒng)性的深度數(shù)據(jù)高估的問題，從而更好地復(fù)原真實(shí)場(chǎng)景中的深度數(shù)據(jù)；采用極限學(xué)習(xí)機(jī)算法所建立的基于TOF深度相機(jī)測(cè)量誤差校正的ELM空間配準(zhǔn)模型具有更高的精度和更強(qiáng)的泛化能力，并且運(yùn)行速度比傳統(tǒng)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)算法更快。為提高TOF深度相機(jī)測(cè)量精度提供了一種新的方法和思路；結(jié)果表明校正后的深度偏移和誤差得到有效改善。 |
| 圖片資料 |
|
| 合作方式 |
具體面議 |
| 聯(lián)系人 |
戚梅宇 |
聯(lián)系電話 |
13074363281 |
