基于边缘设备的快速单目深度估计算法研究

来源：计算机测量与控制杂志2025年第4期北京时间：

作者：王文帅,韩军,邹小燕,倪源松,胡广怡

单位：上海大学通信与信息工程学院

摘要：单目深度估算采用单一相机、安装方便,在机器人、无人机领域有广泛的应用；由于单目深度估计算法采用基于编码-解码的复杂的深度神经网络结构会导致边缘设备实时推理效率较低的问题,进而提出了一种可以在边缘设备上实时深度估计的网络架构；该架构采用倒置残差块设计的编码端,采用残差深度可分离卷积与最近邻插值重新设计的解码端,大大减少了模型的参数和计算量,并通过跨层连接将编码网络的特征与解码网络的特征相融合增强深度图中物体的边缘细节信息；实验结果表明,提出的网络架构参数量减少了82%,计算量减少了92%,在KITTI数据集上达到了先进的性能,并且在Jetson TX2上推理速度达到了50FPS。

关键词：深度感知;单目相机;边缘设备;倒置残差;神经网络

基金资助：国家自然科学基金项目（面上项目，62371278，高维结构约束的光场视频稀疏模型压缩理论与方法）,国家自然科学基金项目（面上项目，62371279，QoE驱动的360度全景视频编码算法优化研究）