Real-time binocular visual localization system based on the improved BGNet stereo matching framework

人工智能 计算机科学 计算机视觉 双眼视觉 匹配(统计) 双眼视差 立体视觉 计算机立体视觉 理论(学习稳定性) 深度学习 数学 机器学习 统计
作者
Zanxi Qu,Li Li,Weiqi Jin,Yang Ye
出处
期刊:Journal of the Optical Society of America [The Optical Society]
卷期号:41 (3): 500-500
标识
DOI:10.1364/josaa.499820
摘要

Binocular vision technology is widely used to acquire three-dimensional information of images because of its low cost. In recent years, the use of deep learning for stereo matching has shown promising results in improving the measurement stability of binocular vision systems, but the real-time performance in high-precision networks is typically poor. Therefore, this study constructed a deep-learning-based stereo matching binocular vision system based on the BGLGA-Net, which combines the advantages of past networks. Experiments showed that the ability to detect the edges of foreground objects was enhanced. The network was used to build a system on the Xavier NX. The measurement accuracy and stability were better than those of traditional algorithms.
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