注意力单目深度模型

窑炉料面深度误差11 mm

引入注意力模块的编码器-解码器网络，可适应高温、重尘、浓烟等高干扰工业环境的单目深度估计。

Cong, Liu · Zhang, Chaobo · Liang, Xiaojun · Zhiming, Han · Yiming, Li · 杨超 · 桂卫华 · 高文 · 王晓浩 · 李星辉

IEEE Transactions on Circuits and Systems for Video Technology 2024

参数信息

料面区域深度预测误差

11.008 mm

技术优势

恶劣环境中可用

模型不依赖高质量输入图像，在高温、重尘、浓烟的窑头区域仍给出可靠的深度估计。

精度优于现有方法

在料面区域深度预测误差 RMSE = 11.008 mm，优于现有最先进神经网络和传统离焦深度法。

代码与数据公开

提供代码和数据集，便于他人复现和在不同窑炉上微调。

应用场景

• 工业视觉：为窑炉提供无需接触的料面深度视觉测量，替代人工或复杂设备。
• 高温过程监测：在高温、重尘、浓烟工况下持续监测料面，无需高质量图像。
• 回转窑过程控制：实时获取料面深度，为温度场构建和反应控制提供数据。
• 恶劣环境3D测量：在恶劣工业环境中实现单目3D测量，避免多目或结构光受干扰。