基于孪生卷积神经网络立体匹配的优化

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中文摘要：计算机双目视觉从三维世界获取信息,对三维世界进行重构和感知.传统孪生卷积神经网络计算复杂,运算时间长.为满足特征实时提取,提出一种基于孪生卷积神经网络的立体匹配方法.首先通过卷积层和池化层来进行图像的深度特征提取,然后通过点积运算和函数进行分类,最后通过kitti数据集训练测试和现有的几种立体匹配的算法进行对比.实验结果表明,所提出的方法具有较好的立体匹配效果和实时性,具有一定的实用性,与NCC等匹配代价算法相比,PBM值提升了 4.53%,平均视差误差提升了2.01%.

作者：

郭新

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作者单位：

沙洲职业工学院智能制造学院江苏苏州 215600

关键词：

双目相机立体匹配障碍物识别卷积神经网络

出版年：

2024

DOI：

10.3969/j.issn.1672-9528.2024.03.029

信息技术与信息化

山东电子学会

信息技术与信息化

影响因子：0.29

ISSN：1672-9528

年,卷(期)：2024.(3)

参考文献量8