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龙图腾网获悉北京邮电大学申请的专利基于立体视图的深度预测方法、装置、设备及存储介质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：CN114463256B 。

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：202111590567.5，技术领域涉及：G06T7/00；该发明授权基于立体视图的深度预测方法、装置、设备及存储介质是由桑新柱;王华春;陈铎;王鹏;齐帅;叶晓倩;颜玢玢设计研发完成，并于2021-12-23向国家知识产权局提交的专利申请。

本基于立体视图的深度预测方法、装置、设备及存储介质在说明书摘要公布了：本申请涉及图像处理技术领域，提供一种基于立体视图的深度预测方法、装置、设备及存储介质，该方法包括：通过卷积神经网络对左视点图和右视点图进行预测，得到第一中间视点图及其视差图；通过逆向映射方法结合左视点图、右视点图和第一中间视点图的视差图，得到中间视点图对；若存在中间视点标签，则根据中间视点标签、第一中间视点图和中间视点图对进行计算，得到差异性损失；根据反向传播算法对差异性损失进行最小化，得到目标中间视点图及其视差图，根据目标中间视点图及其视差图进行深度预测。本申请实施例提供的基于立体视图的深度预测方法同时估计目标中间视点图及其视差图，借助目标中间视点图的几何约束，提高了场景深度的准确度。

本发明授权基于立体视图的深度预测方法、装置、设备及存储介质在权利要求书中公布了：1.一种基于立体视图的深度预测方法，其特征在于，立体视图包括左视点图和右视点图，所述方法包括： 通过卷积神经网络对所述左视点图和所述右视点图进行预测，得到第一中间视点图及其对应的视差图； 通过逆向映射方法结合所述左视点图、所述右视点图和所述第一中间视点图的视差图，得到中间视点图对； 若存在中间视点标签，则根据所述中间视点标签、所述第一中间视点图和所述中间视点图对进行计算，得到差异性损失； 根据反向传播算法对所述差异性损失进行最小化，得到目标中间视点图及其对应的视差图，并根据所述目标中间视点图及其对应的视差图进行深度预测； 其中，所述通过逆向映射方法结合所述左视点图、所述右视点图和所述第一中间视点图的视差图，得到中间视点图对，包括： 通过所述逆向映射方法将所述左视点图和所述第一中间视点图的视差图进行映射，得到第二中间视点图； 通过所述逆向映射方法将所述右视点图和所述第一中间视点图的视差图进行映射，得到第三中间视点图； 将所述第二中间视点图和所述第三中间视点图进行组合，得到所述中间视点图对； 所述根据所述中间视点标签、所述第一中间视点图和所述中间视点图对进行计算，得到差异性损失，包括： 基于所述中间视点标签和所述第一中间视点图进行计算，得到第一绝对差值； 基于所述中间视点标签和所述第二中间视点图进行计算，得到第二绝对差值； 基于所述中间视点标签和所述第三中间视点图进行计算，得到第三绝对差值； 基于所述第一绝对差值、所述第二绝对差值和所述第三绝对差值进行计算，得到所述差异性损失； 所述基于所述第一绝对差值、所述第二绝对差值和所述第三绝对差值进行计算，得到所述差异性损失，包括： 将所述第一绝对差值、所述第二绝对差值和所述第三绝对差值进行求和，得到所述差异性损失。

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