作者：姚广顺,孙韶媛,方建安,赵海涛 单位：中国科学院上海光学精密机械研究所 出版：《激光与光电子学进展》2017年第12期 页数：7页  （PDF与DOC格式可能不同） PDF编号：PDFJGDJ2017120190 DOC编号：DOCJGDJ2017120199 下载格式：PDF + Word/doc 文字可复制、可编辑

    • 单目红外图像的深度估计是夜间无人车场景理解的关键，针对夜间无人车场景的深度估计，提出一种基于深度卷积-反卷积神经网络的深度估计方法。将红外图像和雷达距离数据作为深度卷积-反卷积神经网络的输入，并将深度估计问题转化为像素级分类任务进行深度估计模型的训练。将雷达的距离数据根据深度值的范围量化为与红外图像像素一一对应的离散值并对其做标记，然后训练过程采用分类的思想解决深度估计问题。实验结果表明，利用训练得到的深度估计模型对夜间无人车获取的红外图像进行深度估计的时间为0.04s/frame，达到了实际应用中的实时性要求。

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