上海交通大学李元祥获国家专利权
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龙图腾网获悉上海交通大学申请的专利基于共视性的MVSNet代价体素构建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：CN116580077B 。
龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-12-23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：202310538986.7，技术领域涉及：G06T7/593；该发明授权基于共视性的MVSNet代价体素构建方法是由李元祥;麻家骅;鲁家成;左宗成设计研发完成，并于2023-05-15向国家知识产权局提交的专利申请。
本基于共视性的MVSNet代价体素构建方法在说明书摘要公布了：基于共视性的MVSNet代价体素构建方法，利用注意力机制度量不同视图在各像素深度估计时的重要性并据此构建代价体，最终提高了DSM生成精度MAE指标减小，1‑interval指标及3‑interval指标均提高。
本发明授权基于共视性的MVSNet代价体素构建方法在权利要求书中公布了：1.一种基于共视性的MVSNet代价体素构建方法，其特征在于，包括如下步骤： ①描述子提取：利用编码器对多幅遥感影像进行特征提取，所述遥感影像包括参考影像和辅助影像将提取的通道维信息特征作为对应像素关于原始卫星遥感影像的描述子； ②代价计算：对辅助影像i，由于深度假想平面dj,j∈1,2,…,n的不同，将存在一系列候选匹配像素以构成候选匹配像素集合； 在候选匹配像素集合中，基于前一步生成的描述子计算像素对的相似程度作为候选匹配像素的得分； 对每个深度假想平面dj,j∈1,2,…,n，按照辅助影像i对应候选匹配像素的得分加权来构建像素p在深度假想平面dj上的代价； ③深度估计：利用3D卷积对得到的基于共视性的代价体素进行聚合回归以估计最优深度； 所述步骤②代价计算，具体步骤如下： S21.对由步骤①得到的参考影像描述子和辅助影像描述子，将某个深度假想平面所对应描述子取区块并重排列成一维向量； S22.对两者进行求积运算以求得权重矩阵，并利用该权重矩阵对各个辅助影像描述子进行加权，生成最优辅助影像描述子； S23.将所述最优辅助影像描述子与参考影像描述子做差并取平方，构建基于共视性的MVSNet代价体素。
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2、报告中的分析和结论仅反映本公司于发布本报告当日的职业理解，仅供参考使用，不能作为本公司承担任何法律责任的依据或者凭证。
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