买专利卖专利找龙图腾，真高效！ 查专利查商标用IPTOP,全免费！专利年费监控用IP管家,真方便！

龙图腾网获悉电子科技大学申请的专利一种基于空间结构感知的自监督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：CN119863500B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-10-10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：202510055817.7，技术领域涉及：G06T7/55；该发明授权一种基于空间结构感知的自监督深度估计方法是由李文;韩世蛟;刘哲骁;段立新设计研发完成，并于2025-01-14向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种基于空间结构感知的自监督深度估计方法在说明书摘要公布了：本发明提出了一种基于空间结构感知的自监督深度估计方法。该方法对结构化区域和非结构化区域采用不同的优化策略，具体而言，我们将场景划分为结构化或平面区域和非结构化或非平面区域，并分别设计了一个时序几何结构对齐模块和一个空间几何不确定性引导模块。对于结构化区域，我们的时序结构对齐模块引入一种新颖的选择性平面对齐约束，促使网络学习精确的空间几何属性。对于非结构化区域，我们的空间几何不确定性引导模块基于结构复杂性建模深度不确定性，并利用不确定性图抑制非结构化区域中的光度损失，从而增强网络对复杂室外场景的适应能力。因此，本发明在自动驾驶场景具有很好的应用前景。

本发明授权一种基于空间结构感知的自监督深度估计方法在权利要求书中公布了：1.一种基于空间结构感知的自监督深度估计方法，其特征在于，包括以下步骤： 步骤S1：采集训练图像数据并预处理；图像数据具体为由高度固定的相机拍摄的连续帧图像数据； 步骤S2：构建端到端的深度预测网络和位姿预测网络，搭建基于空间结构感知的自监督训练框架；深度预测网络包括编码器、解码器；关联的源帧和目标帧图像分别作为输入通过编码器得到深度特征；深度特征输入解码器输出目标帧和源帧深度图，根据深度图构建出空间平面的法线图，距离图；位姿预测网络包括一个编码器，以源帧和目标帧图像作为输入，预测从目标帧到源帧的相对相机位姿；结合深度图和相机位姿进行图像重建，使用重建图像和目标图像的光度误差作为监督信号，从而实现自监督训练； 步骤S3：利用法线图和输入图像提取得到大块平面区域，从而将场景中的大块平面区域划分为结构化区域，其他区域划分为非结构化区域； 步骤S4：对于结构化区域，利用位姿预测网络得到的从目标帧到源帧的相对相机位姿，建立目标帧和源帧的法线图以及距离图的几何关系，并根据源帧的法线图和距离图重建目标帧的法线图和距离图，进一步构建帧间平面对齐约束；再结合结构化区域，得到选择性平面对齐约束； 步骤S5：对于非结构化区域，对深度不确定度进行建模，应用空间几何结构引导的最小光度误差，并对非结构化区域的最小光度误差进行抑制； 步骤S6：对深度预测网络和位姿预测网络进行自监督的训练，得到训练好的深度预测网络，进行后续的单目深度估计。

如需购买、转让、实施、许可或投资类似专利技术，可联系本专利的申请人或专利权人电子科技大学，其通讯地址为：611731 四川省成都市高新区(西区)西源大道2006号；或者联系龙图腾网官方客服，联系龙图腾网可拨打电话0551-65771310或微信搜索“龙图腾网”。

以上内容由龙图腾AI智能生成。