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龙图腾网获悉北京大学申请的专利面向超高速运动场景的双目脉冲深度数据采集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：CN115422964B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-12-12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：202210860369.4，技术领域涉及：G06T7/55；该发明授权面向超高速运动场景的双目脉冲深度数据采集方法及装置是由田永鸿;王艺璇;李家宁;朱林;项锡捷设计研发完成，并于2022-07-21向国家知识产权局提交的专利申请。

本面向超高速运动场景的双目脉冲深度数据采集方法及装置在说明书摘要公布了：本申请涉及一种面向超高速运动场景的双目脉冲深度数据采集方法及装置。其中，所述方法包括：采集运动场景下的双目脉冲信号；对所述双目脉冲信号进行特征提取，获取所述运动场景下的脉冲信号降维特征；根据所述脉冲信号降维特征和注意力机制模型，预估所述运动场景下的双目脉冲特征点匹配关系；对所述双目脉冲特征点匹配关系进行视差回归计算，确定所述运动场景下的预估深度图。本申请可有效地解决传统相机在高速运动模糊、过曝光或低光照等运动场景下无法进行深度估计的问题。

本发明授权面向超高速运动场景的双目脉冲深度数据采集方法及装置在权利要求书中公布了：1.一种面向超高速运动场景的双目脉冲深度数据采集方法，其特征在于，包括以下步骤： 采集运动场景下的双目脉冲信号； 对所述双目脉冲信号进行特征提取，获取所述运动场景下的脉冲信号降维特征；所述脉冲信号降维特征包括左脉冲信号降维特征和右脉冲信号降维特征； 根据所述脉冲信号降维特征和注意力机制模型，预估所述运动场景下的双目脉冲特征点匹配关系；所述注意力机制模型的多层结构中第i层中包括：与所述左脉冲信号降维特征对应的第一标准化层和第一交叉注意力机制，与所述右脉冲信号降维特征对应的第二标准化层、第二交叉注意力机制和第三标准化层；i为大于或等于1且小于或等于所述多层结构对应的总层数； 所述第一标准化层的输出与所述第二标准化层的输出经残差连接后，输出到所述第二交叉注意力机制，所述第二交叉注意力机制的输出连接于所述第三标准化层的输入；所述第一标准化层的输出与所述第三标准化层的输出经残差连接后，输出到所述第一交叉注意力机制，所述第一交叉注意力机制的输出与所述第一标准化层的输入经残差连接后，得到与所述左脉冲信号降维特征对应的第i层的输出；所述第三标准化层的输出为：与所述右脉冲信号降维特征对应的第i层的输出； 对所述双目脉冲特征点匹配关系进行视差回归计算，确定所述运动场景下的预估深度图；包括：选取左右像素间匹配关系的匹配预测值最大的像素作为最佳匹配像素块，通过所述最佳匹配像素块获得视差；根据深度越小，在左右相机中的视差越大的反比关系，利用视差回归获得所述运动场景下的预估深度图。

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