广东工业大学刘文印获国家专利权
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龙图腾网获悉广东工业大学申请的专利一种基于自监督框架的夜间深度估计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：CN119963616B 。
龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-09-02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：202510015966.0，技术领域涉及：G06T7/55；该发明授权一种基于自监督框架的夜间深度估计方法是由刘文印;黄熠恒;陈俊洪设计研发完成，并于2025-01-06向国家知识产权局提交的专利申请。
本一种基于自监督框架的夜间深度估计方法在说明书摘要公布了：本发明公开了一种基于自监督框架的夜间深度估计方法，包括：获取日间数据集，将日间数据集输入至预训练估计网络模型，获取日间深度图；获取夜间RGB图像的目标帧和源帧，将目标帧输入至深度估计网络模型，获取夜间深度图；将目标帧和源帧的通道进行拼接，根据姿态网络模型获取拼接后的目标帧和源帧的姿态变化；利用自适应图像增强模块对目标帧和源帧进行增强，获取第一源帧和第一目标帧；对夜间深度图、姿态变化和第一源帧进行重构，获取重构后的目标帧；将日间深度图和夜间深度图输入至对抗神经网络模型，获取自监督夜间深度图的估计分布符合白天正常光照场景下的深度分布。本发明能对特定夜间场景做出很好的识别效果。
本发明授权一种基于自监督框架的夜间深度估计方法在权利要求书中公布了：1.一种基于自监督框架的夜间深度估计方法，其特征在于，包括： 获取日间数据集，将所述日间数据集输入至预训练估计网络模型，获取日间深度图； 获取夜间RGB图像的目标帧和源帧，将所述目标帧输入至深度估计网络模型，获取夜间深度图； 将所述目标帧和源帧的通道进行拼接，根据姿态网络模型获取拼接后的目标帧和源帧的姿态变化； 利用自适应图像增强模块对所述目标帧和源帧进行增强，获取第一源帧和第一目标帧； 对所述夜间深度图、姿态变化和第一源帧进行重构，获取重构后的目标帧，利用第一损失函数对所述重构后的目标帧和第一目标帧进行监督； 将所述日间深度图和夜间深度图输入至对抗神经网络模型，获取自监督夜间深度图的估计分布符合白天正常光照场景下的深度分布，其中，所述对抗神经网络利用第二损失函数进行监督训练。
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2、报告中的分析和结论仅反映本公司于发布本报告当日的职业理解，仅供参考使用，不能作为本公司承担任何法律责任的依据或者凭证。
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