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龙图腾网获悉浙大城市学院申请的专利一种端到端双目立体视觉系统标定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：CN120726141B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-11-18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：202511232017.4，技术领域涉及：G06T7/80；该发明授权一种端到端双目立体视觉系统标定方法是由杜星志;刘艳;魏金坷设计研发完成，并于2025-09-01向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种端到端双目立体视觉系统标定方法在说明书摘要公布了：本发明涉及一种端到端双目立体视觉系统标定方法，包括对双目相机采集的棋盘格靶标图像进行预处理，获得增强图像；通过共享特征提取网络提取增强图像的图像深层特征图；提取增强图像的几何相关信息，并构建角点拓扑图；并对角点拓扑图进行编码，获取全局几何特征向量；融合图像深层特征图与几何特征向量，生成融合特征向量；将融合特征向量输入参数回归网络，预测双目相机的标定参数。本发明的有益效果是：本发明采用深度学习网络自动完成整个标定流程，从输入图像对中直接预测相机内参、外参及畸变参数，无需人工提取角点、构建匹配对、执行繁琐的分步优化，从而极大地降低了人力成本，提升了标定效率。

本发明授权一种端到端双目立体视觉系统标定方法在权利要求书中公布了：1.一种端到端双目立体视觉系统标定方法，其特征在于，包括： 步骤1、对双目相机采集的棋盘格靶标图像进行预处理，获得增强图像； 步骤2、通过共享特征提取网络提取所述增强图像的图像深层特征图； 步骤3、提取所述增强图像的几何相关信息，并构建角点拓扑图；并对所述角点拓扑图进行编码，获取全局几何特征向量； 步骤4、融合所述图像深层特征图与所述几何特征向量，生成融合特征向量； 步骤3包括： 步骤3.1、提取所述增强图像的几何相关信息，所述几何相关信息包括角点、结构纹理和对称网格； 步骤3.2、使用harris算法获取棋盘格角点的粗定位位置，并进行亚像素级优化，通过迭代计算角点附近区域的梯度方向，获取角点坐标； 步骤3.3、利用边连接信息将角点嵌入到图神经网络，构造邻接矩阵并进行编码，保留角点的几何排列关系，输出角点拓扑图； 步骤3.4、根据角点拓扑图，进行视差场编码、角点响应强度编码、棋盘物理尺寸编码、角点序号与网格位置编码，获取全局几何特征向量； 步骤5、将所述融合特征向量输入参数回归网络，预测双目相机的标定参数。

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