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龙图腾网获悉北京理工大学申请的专利基于深度学习的异源图像双目立体视觉测距方法和系统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：CN116777973B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-12-05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：202310751638.8，技术领域涉及：G06T7/557；该发明授权基于深度学习的异源图像双目立体视觉测距方法和系统是由李力;张子昂;田晓宇;金伟其设计研发完成，并于2023-06-25向国家知识产权局提交的专利申请。

本基于深度学习的异源图像双目立体视觉测距方法和系统在说明书摘要公布了：本公开涉及基于深度学习的异源图像双目立体视觉测距方法和系统。该方法包括：获取第一类型图像和第二类型图像，第一和第二类型图像分别经由处于预设相对位置的第一和第二相机针对同一场景在同一时间捕获得到并且第一类型图像的视场大于第二类型图像的视场；对第一和第二类型图像中的至少一者进行处理；将处理后的第一和第二类型图像进行共面行对准；预测得到与第一和第二类型图像相关联的视差图；以及基于视差图，获取场景中待测目标的距离信息。以此方式，能够在不增加系统结构的前提下利用异源图像生成准确的视差图进而准确得到目标的距离信息，同时对目标在不同波段实现检测和追踪。

本发明授权基于深度学习的异源图像双目立体视觉测距方法和系统在权利要求书中公布了：1.一种基于深度学习的异源图像双目立体视觉测距方法，其特征在于，包括： 获取第一类型图像和第二类型图像，所述第一类型图像和所述第二类型图像分别经由处于预设相对位置的第一相机和第二相机针对同一场景在同一时间捕获得到并且所述第一类型图像的视场大于所述第二类型图像的视场； 对所述第一类型图像和所述第二类型图像中的至少一者进行处理，使得所述第一类型图像的分辨率等于所述第二类型图像的分辨率； 将处理后的所述第一类型图像和所述第二类型图像进行共面行对准； 将经共面行对准后的所述第一类型图像和所述第二类型图像输入基于深度学习的立体匹配网络模型进行立体匹配，以预测得到与所述第一类型图像和所述第二类型图像相关联的视差图，其中所述网络模型包括公共特征提取融合子网络、语义信息获取子网络、多模态信息获取子网络和级联卷积门控循环子网络，所述公共特征提取融合子网络在不同的卷积层中使用不同耦合比的部分耦合滤波器进行特征提取和融合，所述语义信息获取子网络获取异源图像的语义特征作为ConvGRU的初始隐藏状态，所述多模态信息获取子网络通过三维正则化网络获取几何编码体，并利用相关性体积作为注意力权重生成注意力特征体，二者相结合后输入下一级网络并从几何编码体获取初始视差图以加速更新，所述级联卷积门控循环子网络基于从所述多模态信息获取子网络中得到的联合编码体、从所述语义信息获取子网络中得到的异源图像语义信息以及上一级ConvGRU传递出的视差更新信息经过多级ConvGRU计算更新视差图；以及 基于所述视差图，获取所述场景中待测目标的距离信息。

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