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龙图腾网获悉安徽炬视科技有限公司申请的专利自监督深度估计网络训练方法、系统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：CN120707993B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-11-14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：202511171295.3，技术领域涉及：G06V10/774；该发明授权自监督深度估计网络训练方法、系统及存储介质是由闫文豆;权海波;李沛红;陈伟;李文昊;李振松设计研发完成，并于2025-08-21向国家知识产权局提交的专利申请。

本自监督深度估计网络训练方法、系统及存储介质在说明书摘要公布了：本发明公开了一种自监督深度估计网络训练方法、系统及存储介质，包括采集视频帧图像作为训练样本，并将训练样本划分为目标视图和源视图；将目标视图作为深度估计网络和语义分割网络的输入以及将源视图作为相机网络的输入进行训练，得到训练好的深度估计网络用于进行深度图估计，深度估计网络包括第一编码器和第一解码器，语义分割网络包括第二编码器和第二解码器；训练时采用的总损失函数包括特征向量对齐损失、垂直损失、光度损失和语义分割损失，特征向量对齐损失用于将两编码器输出的特征图进行方向对齐，垂直损失用于基于第二解码器输出的语义分割图促使第一解码器输出的深度图满足垂直一致性。

本发明授权自监督深度估计网络训练方法、系统及存储介质在权利要求书中公布了：1.一种自监督深度估计网络训练方法，其特征在于，包括： 采集视频帧图像作为训练样本，并将训练样本划分为目标视图和源视图； 将目标视图作为深度估计网络和语义分割网络的输入以及将源视图作为相机网络的输入进行训练，得到训练好的深度估计网络用于进行深度图估计，其中，深度估计网络包括第一编码器和第一解码器，语义分割网络包括第二编码器和第二解码器； 其中，训练时采用的总损失函数包括特征向量对齐损失、垂直损失、光度损失和语义分割损失，特征向量对齐损失用于将第一编码器和第二编码器输出的特征图进行方向对齐，垂直损失用于基于第二解码器输出的语义分割图促使第一解码器输出的深度图满足垂直一致性，光度损失用于量化重构视图与目标视图之间的差异，语义分割损失用于判定语义分割图和真实值的相似性； 所述垂直损失的公式表示为： 式中，表示垂直损失，表示垂直物体像素点，表示法向量，表示重力方向在相机坐标系中的单位向量，表示从语义分割图中获取的垂直物体掩码。

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