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申请/专利权人：河南三维泰科电子科技有限公司
摘要：本发明涉及一种基于深度学习的非同步结构光三维重构方法和系统，获取仿真数据集和实验数据集，仿真数据集和实验数据集均包括不包含重构对象和包含重构对象的两个子数据集，数据集的获取过程为先生成对应的条纹，然后每两张相邻仿真条纹以不同时长占比进行仿真线性组合，得到对应的混叠条纹图，根据仿真数据集和实验数据集对深度神经网络进行训练，在利用训练完成的深度神经网络进行重构时，就可以准确恢复混叠图像对应的投射图像强度值，获得和同步系统采集效果一致的条纹图，进而正确完成重构，降低了系统投入成本，并且系统可靠性和灵活性较高。
主权项：1.一种基于深度学习的非同步结构光三维重构方法，其特征在于，包括如下步骤：获取仿真数据集和实验数据集，其中，所述仿真数据集包括不包含重构对象的第一仿真子数据集以及包含重构对象的第二仿真子数据集，所述仿真数据集的获取过程包括：生成仿真条纹，每两张相邻仿真条纹以不同时长占比进行仿真线性组合，得到仿真混叠条纹图；所述实验数据集包括不包含重构对象的第一实验子数据集以及包含重构对象的第二实验子数据集，所述实验数据集的获取过程包括：通过改变相机的曝光时间生成实验条纹，每两张相邻实验条纹以不同时长占比进行线性组合，得到实验混叠条纹图；构建深度神经网络，将所述仿真数据集和实验数据集输入至所述深度神经网络中进行训练，输出分离后的估计条纹，根据估计条纹与投射条纹之间的差异程度进行网络训练和优化；其中，所述投射条纹为所述仿真数据集中的仿真条纹以及所述实验数据集中的实验条纹；基于训练好的所述深度神经网络进行重构。
全文数据：
权利要求：
百度查询： 河南三维泰科电子科技有限公司 一种基于深度学习的非同步结构光三维重构方法和系统
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