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龙图腾网获悉山东大学;山东大学威海工业技术研究院申请的专利自适应深度转尺寸卷积的自监督单目深度估计方法及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：CN116721138B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2026-03-17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：202310863405.7，技术领域涉及：G06T7/50；该发明授权自适应深度转尺寸卷积的自监督单目深度估计方法及系统是由李帅;周华松;高艳博;元辉;蔡珣设计研发完成，并于2023-07-13向国家知识产权局提交的专利申请。

本自适应深度转尺寸卷积的自监督单目深度估计方法及系统在说明书摘要公布了：本公开涉及图像处理技术领域，提出了一种自适应深度转尺寸卷积的自监督单目深度估计方法及系统，通过自适应深度转尺寸卷积获取的特征解决了视频不同帧之间不同深度下尺度模糊的问题，基于场景深度与目标尺度之间的关系，显式处理视频连续帧由于场景深度变化而导致物体大小变化，提高了场景结构提取的准确度，基于尺寸信息的特征融合模块DcS‑F来高效融合自适应尺寸特征和传统卷积特征，提取了同一卷积尺度下帧内不同物体的特征中包含场景的重要信息，进一步提高了深度图估计的准确度。

本发明授权自适应深度转尺寸卷积的自监督单目深度估计方法及系统在权利要求书中公布了：1.一种自适应深度转尺寸卷积的自监督单目深度估计方法，其特征在于，包括如下步骤： 获取待预测当前帧图像； 基于多级编码器对当前帧图像进行多级编码得到多尺度特征，将每一级编码特征传输至对应级数的解码器中进行解码； 通过第一个解码器得到第一级深度图，第二级以及以上的解码器替换为深度转尺寸特征解码模块，接收上一级解码器的解码输出特征图与本级的编码器传输的编码特征图，进行卷积核随图像深度值自适应变化的深度转尺寸卷积，以及基于尺寸信息的特征融合，生成对应分辨率的深度图； 其中，卷积核的自适应变化为：与图像深度值成反比例变化； 深度转尺寸特征解码模块，包括第一处理模块、第二处理模块和第三处理模块，每个处理模块包括级联的深度转尺寸卷积模块以及基于尺寸信息的特征融合模块； 深度转尺寸卷积模块，被配置为基于卷积核随图像深度值自适应变化的深度转尺寸卷积操作，得到自适应尺寸特征和传统卷积特征；基于尺寸信息的特征融合模块对卷积操作后的特征基于尺寸信息进行融合； 基于尺寸信息的特征融合模块用于融合自适应尺寸特征和传统卷积特征，被配置为执行以下过程： 对于待融合的自适应尺寸特征和传统卷积特征进行拼接，得到初始特征； 基于尺寸信息的通道注意力块执行通道注意力操作，确定全局通道权重，对初始特征进行增强得到通道注意增强特征； 基于尺寸信息的空间注意力块，执行空间注意力操作，确定空间注意权重； 基于空间注意权重对自适应尺寸特征进行增强，将自适应尺寸特征增强后的特征与传统卷积特征拼接，并通过通道注意权重进行增强，将增强后的特征连接初始特征，处理后得到最终的融合特征； 最后一级深度转尺寸特征解码模块输出的深度图即为对当前帧图像进行预测得到的深度图。

如需购买、转让、实施、许可或投资类似专利技术，可联系本专利的申请人或专利权人山东大学;山东大学威海工业技术研究院，其通讯地址为：250101 山东省济南市高新区舜华路1500号；或者联系龙图腾网官方客服，联系龙图腾网可拨打电话0551-65771310或微信搜索“龙图腾网”。

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