基于深度学习的双目视觉运动目标定位方法及系统

本发明公开了基于深度学习的双目视觉运动目标定位方法及系统，涉及图像识别技术领域，方法包括：接收双目相机采集的连续三帧图像对并进行时空一致性预处理；通过堆叠式沙漏网络提取左右视图的多尺度视差特征图，并利用时间卷积网络和膨胀因果卷积对连续三帧特征进行时序建模，提取时序一致性特征；通过结合视差回归误差和时序一致性误差的加权损失函数优化网络参数，并基于优化后的视差图计算运动目标的三维空间坐标。本发明有效解决了动态场景下视差估计的时序不一致问题，显著提高了运动目标深度估计的精度、平滑性与实时性。