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基于局部特征流神经网络的红外视频深度估计

DOI：10.1007/s13042-018-0891-9 期刊：International Journal of Machine Learning and Cybernetics 出版年份：2018 更新时间：2025-09-10 09:29:36
摘要： 深度估计对于红外视频处理至关重要。本文提出一种名为局部特征流神经网络（LFFNN）的新型深度估计方法，用于生成红外视频每帧的深度图。LFFNN通过提取当前帧的局部特征及来自红外视频对应区域先前帧的帧间特征来实现。该网络旨在捕捉红外视频中的局部特征流，通过三个控制门随视频推进进行帧间特征传播，从而学习更优的深度相关特征。完成特征提取后，构建像素级分类器来估算红外视频中不同像素的深度层级。所提方法在测试数据集上实现了最先进的深度估计性能。
作者： Shouchuan Wu，Haitao Zhao，Shaoyuan Sun
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研究概述 实验方案 设备清单

研究目的

从红外视频中估计深度是计算机视觉领域的一个难题。由于红外视频具有低分辨率成像特性且场景复杂多变，难以利用视频上下文线索提取特征并预测深度。但红外视频拥有诸多无可比拟的优势：红外成像既不受昼夜限制，也不受雾天天气影响。因此，提出一种有效的红外视频深度估计方法具有重要意义。

研究成果

所提出的LFFNN方法能有效从红外视频中提取深度相关特征，在性能上优于其他方法。该方法能动态学习视频序列中的特征，确保提取的特征具有时序性，并结合先验帧间特征以实现更优的深度估计。

研究不足

测距雷达的测量上限为100米，超过100米深度的点被视为无限深。红外相机与测距雷达未完全同步，导致深度数据存在配准误差。

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