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龙图腾网获悉北京大数据先进技术研究院申请的专利一种图像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：CN119941819B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-09-09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：202510436004.2，技术领域涉及：G06T7/55；该发明授权一种图像深度估计方法是由史殿习;李雨鲜;杨国利;景罗希;乔子腾;欧阳倩滢设计研发完成，并于2025-04-09向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种图像深度估计方法在说明书摘要公布了：本公开提供了一种图像深度估计方法。旨在解决相关技术的深度估计效果较差的问题。所述方法包括：获取目标图像的多层共享特征；所述多层共享特征包括包含全局信息的高层特征和至少一个包含空间细节的低层特征；对所述多层共享特征的高层特征进行特征解耦，得到解耦特征，并将所述解耦特征逐层与所述多层共享特征的低层特征通过跨通道增强模块进行融合，得到多层细化特征；将所述解耦特征和所述多层细化特征进行动态感知融合并输入到深度预测头中，得到所述目标图像的深度图。

本发明授权一种图像深度估计方法在权利要求书中公布了：1.一种图像深度估计方法，其特征在于，包括： 获取目标图像的多层共享特征；所述多层共享特征包括包含全局信息的高层特征和至少一个包含空间细节的低层特征； 对所述多层共享特征的高层特征进行特征解耦，得到解耦特征，并将所述解耦特征逐层与所述多层共享特征的低层特征通过跨通道增强模块进行融合，得到多层细化特征；所述跨通道增强模块用于将高层特征的抽象信息扩散到低层信息中； 将所述解耦特征和所述多层细化特征进行动态感知融合并输入到深度预测头中，得到所述目标图像的深度图； 其中，所述解耦特征包括语义解耦特征和深度解耦特征，对所述多层共享特征的高层特征进行特征解耦，得到解耦特征，包括： 将所述高层特征输入到第一解耦分支，得到语义初始解耦特征，以及，将所述高层特征输入到第二解耦分支，得到深度初始解耦特征；所述第一解耦分支和所述第二解耦分支用于在同一输入的基础上同时学习不同的特征； 将所述语义初始解耦特征输入语义预测头进行语义分割，得到初步语义分割图，以及，将所述深度初始解耦特征输入深度预测头进行深度预测，得到初步深度图； 根据所述初步语义分割图和所述语义初始解耦特征，得到语义解耦特征； 根据所述初步深度图和所述深度初始解耦特征，得到深度解耦特征。

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