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龙图腾网获悉安徽酷哇机器人有限公司;上海酷移机器人有限公司申请的专利基于随机激活的深度估计模型训练方法、系统及评估方法获国家发明授权专利权，本发明授权专利权由国家知识产权局授予，授权公告号为：CN115760949B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-08-08发布的发明授权授权公告中获悉：该发明授权的专利申请号/专利号为：202211473161.3，技术领域涉及：G06T7/55；该发明授权基于随机激活的深度估计模型训练方法、系统及评估方法是由廖文龙;何弢;诸建超;彭湃设计研发完成，并于2022-11-21向国家知识产权局提交的专利申请。

本基于随机激活的深度估计模型训练方法、系统及评估方法在说明书摘要公布了：本发明提供了一种基于随机激活的深度估计模型训练方法、系统及评估方法，包括采集道路场景的图像数据和点云数据；将点云数据投射到图像上得到融合图，进而得到基准真值深度图；将图像数据分为训练集和测试集，将训练集中的图像作为训练用图像并依次输入待训练的深度估计模型，经计算处理得到预测深度图；通过随机激活方法对基准真值深度图进行掩码处理，得到掩码基准深度图；根据掩码基准深度图和预测深度图，通过损失函数计算模型的损失值；判断模型是否收敛，若否，则通过反向传播算法利用所述损失值对模型参数进行更新，若是，则训练完成，得到训练后的深度估计模型。本发明通过使用更少的点云数据训练出逼近甚至超越全量点云训练的模型精度。

本发明授权基于随机激活的深度估计模型训练方法、系统及评估方法在权利要求书中公布了：1.一种基于随机激活的深度估计模型训练方法，其特征在于，包括： 步骤S1：分别利用相机和激光雷达采集道路场景的图像数据和点云数据；用于采集道路场景点云数据的所述激光雷达的数目为一个； 步骤S2：根据所述相机和所述激光雷达的内参与外参，将点云数据投射到图像上得到融合图，选取高度匹配的融合图作为基准真值深度图；所述高度匹配是指点云投射到图像上的二维点与图像中的物体在位置上精确对应，二者的平均偏差小于预设阈值； 步骤S3：将所述图像数据分为训练集和测试集，将训练集中的图像作为训练用图像； 步骤S4：将所述训练用图像依次输入待训练的深度估计模型中，经计算处理得到预测深度图； 步骤S5：通过随机激活方法对所述基准真值深度图进行掩码处理，得到掩码基准深度图； 步骤S6：根据所述掩码基准深度图和所述预测深度图，通过损失函数计算模型的损失值；所述损失函数包括对数尺度不变损失函数，公式为 d＝logypred-logygt 其中，α和λ为超参数，ypred为模型的预测结果，ygt为输入给模型的真值，d为预测结果和真值之间的对数差异，L为最终计算出的损失值，N表示训练样本中点云的总数量； 步骤S7：判断模型是否收敛，若不收敛，则通过反向传播算法利用所述损失值对模型参数进行更新，若收敛，则训练完成，得到训练后的深度估计模型。

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