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龙图腾网获悉广州大学申请的专利基于分组混合的两阶段实时双目深度估计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：CN115546279B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2026-03-06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：202211275720.X，技术领域涉及：G06T7/55；该发明授权基于分组混合的两阶段实时双目深度估计方法及装置是由杨红;梁必发;黄锦皓;刘成设计研发完成，并于2022-10-18向国家知识产权局提交的专利申请。

本基于分组混合的两阶段实时双目深度估计方法及装置在说明书摘要公布了：本说明书实施例提供了一种基于分组混合的两阶段实时双目深度估计方法及装置，其中，方法包括：对原始输入图像进行特征提取，获得相对于原始输入图像14和18分辨率的特征图；使用18分辨率的特征图构建分组距离代价量，得到聚合后的匹配代价量，进一步得到第一阶段视差图；将18分辨率的粗估计视差图放大成14分辨率视差图，构建分组相关代价量，生成14分辨率精估计的视差图，并进一步得到第二阶段视差图；基于第一阶段视差图和第二阶段视差图，使用Adam优化器对损失函数进行模型优化，得到优化模型，使用TensorRT优化器对优化模型的网络层进行推理加速。

本发明授权基于分组混合的两阶段实时双目深度估计方法及装置在权利要求书中公布了：1.一种基于分组混合的两阶段实时双目深度估计方法，其特征在于，包括： 利用基于切块卷积的特征提取器对原始输入图像进行特征提取，获得相对于原始输入图像14和18分辨率的特征图； 使用18分辨率的特征图构建分组距离代价量，通过轻量化的代价聚合网络对所述分组距离代价量进行正则化处理，得到聚合后的匹配代价量，将聚合后的匹配代价量通过视差回归生成18分辨率的粗估计视差图，并通过双线性插值上采样成全尺寸，得到第一阶段视差图；其中，使用18分辨率的特征图构建分组距离代价量具体包括： 根据公式1，使用18分辨率的特征图构建分组距离代价量： 其中||·-·||1表示计算两个特征之间的L1距离，Cgwd表示输入图片中像素点相似度的分组距离代价值，d表示视差，x和y表示特征向量，g表示特征组的编号，fl和fr分别表示左图特征和右图特征； 将所述18分辨率的粗估计视差图放大成14分辨率视差图，根据所述14分辨率视差图和左图特征进行动态偏移量构建分组相关代价量，将所述分组相关代价量通过代价聚合网络和视差回归获得一个残差图，将所述残差图添加到放大的14分辨率视差图中，生成14分辨率精估计的视差图，并通过双线性插值上采样成全尺寸，得到第二阶段视差图；其中，根据所述14分辨率视差图和左图特征进行动态偏移量构建分组相关代价量具体包括： 基于公式2，根据所述14分辨率视差图和左图特征进行动态偏移量构建分组相关代价量： 其中，·，·表示计算两个特征之间的内积，Cgwc表示输入图片中像素点相似度的分组相关代价值，d表示视差，x和y表示特征向量，g表示特征组的编号，fl和fr分别表示左图特征和右图特征； 基于第一阶段视差图和第二阶段视差图，使用Adam优化器对损失函数进行模型优化，得到优化模型，使用TensorRT优化器对优化模型的网络层进行推理加速。

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