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龙图腾网获悉中南大学申请的专利融合ToF和双视觉检测的移动设备深度感知方法及装置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：CN119383326B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-09-23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：202411414814.X，技术领域涉及：H04N13/128；该发明授权融合ToF和双视觉检测的移动设备深度感知方法及装置是由张德宇;龙婷婷;章晋睿;陈温昕设计研发完成，并于2024-10-11向国家知识产权局提交的专利申请。

本融合ToF和双视觉检测的移动设备深度感知方法及装置在说明书摘要公布了：本发明公开一种融合ToF和立体匹配的移动设备深度感知方法及装置，该方法步骤包括：构建多模态融合网络模型，多模态融合网络模型包括依次连接的TM模块、SM模块以及深度融合模块，TM模块根据ToF深度图、法线图提取出ToF低阶特征以及高阶特征，SM模块根据代价体积以及视差图提取出立体匹配低阶特征以及高阶特征，并使用高阶特征指示深度误差，由深度融合模块将检测结果进行融合；使用最终掩码标签以及深度误差指示标签对模型进行训练；获取被测设备的ToF深度图、法线图以及代价体积、视差图，输入至训练后的模型中，得到深度感知检测结果。本发明能够充分融合ToF与立体匹配检测，提高深度感知的精度、效率以及实时性。

本发明授权融合ToF和双视觉检测的移动设备深度感知方法及装置在权利要求书中公布了：1.一种融合ToF和立体匹配的移动设备深度感知方法，其特征在于，步骤包括： 构建多模态融合网络模型，所述多模态融合网络模型包括依次连接的TM模块、SM模块以及深度融合模块，其中所述TM模块根据ToF深度图、法线图提取出ToF低阶特征以及高阶特征，ToF高阶特征包括物体距离、角度和场景结构特征，所述场景结构包括物体边缘和或平面特征，并使用所述ToF高阶特征指示ToF深度误差，所述SM模块根据代价体积以及视差图提取出立体匹配低阶特征以及高阶特征，并使用所述立体匹配高阶特征指示立体匹配深度误差，由所述深度融合模块将ToF检测结果与立体匹配检测结果进行融合得到最终的深度检测结果； 使用最终掩码标签以及深度误差指示标签对所述多模态融合网络模型进行训练，其中所述最终掩码标签为每个像素确定从ToF检测结果、立体匹配检测结果中选择出最终检测结果的标签，所述深度误差指示标签为指示ToF深度误差值与立体匹配深度误差值的标签； 获取搭载在被测设备上ToF传感器检测到的ToF深度图，并根据检测出的ToF深度图转换得到法线图，以及获取搭载在移动设备上双摄像头采集到的双视角RGB图像，并根据所述双视角图像计算出代价体积以及视差图，将获取的所述ToF深度图、法线图以及代价体积、视差图输入至训练后的多模态融合网络模型中，得到深度感知检测结果； TM模块在训练过程中的损失函数使用ToF深度误差构建得到，以通过训练最小化预测的ToF深度误差与真实值之间的差距，并根据ToF深度图中像素的梯度定位物体边缘，对物体边缘的像素赋予指定的权重，以使训练过程中关注物体边缘上深度误差指示标签对应的预测； TM模块在训练过程中使用的整体损失函数LALL为： LALL＝αLEW+βLLC 其中，LEW为边缘加权TM损失，LLC是基于法线图的局部一致性损失，和分别表示每个像素的预测ToF深度误差指示标签和地面真实深度误差指示标签相对于相邻像素的方差，表示每个像素与相邻像素之间的曲面法线角的方差，N是数据集中像素总数。

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