买专利卖专利找龙图腾，真高效！ 查专利查商标用IPTOP,全免费！专利年费监控用IP管家,真方便！

龙图腾网获悉深圳大学申请的专利一种基于无监督的单目深度估计构建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：CN115511940B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2026-04-28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：202211252880.2，技术领域涉及：G06T7/593；该发明授权一种基于无监督的单目深度估计构建方法及系统是由李楠;林晓灿设计研发完成，并于2022-10-13向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种基于无监督的单目深度估计构建方法及系统在说明书摘要公布了：本发明提供了一种基于无监督的单目深度估计构建方法及系统，该单目深度估计构建方法包括以下步骤：步骤S1，收集互联网上具有重叠视角的多张图像组成训练集；步骤S2：将立体图像对输入深度估计模块M2，以获得估计的深度；步骤S3：利用参考图像和目标图像的深度图对进行不同参数的图像重建；步骤S4，利用左右视角的深度一致性约束构建掩码；步骤S5，基于损失函数对深度估计网络进行梯度回传，以学习准确的深度。本发明的有益效果是：本发明的单目深度估计构建方法能利用海量的互联网图像扩充数据集并加强内在几何一致约束，从而有效提高模型对图像深度估计的准确性和应对复杂多变环境的鲁棒性。

本发明授权一种基于无监督的单目深度估计构建方法及系统在权利要求书中公布了：1.一种基于无监督的单目深度估计构建方法，其特征在于，包括以下步骤： 步骤S1，收集互联网上具有重叠视角的多张图像组成训练集； 步骤S2：将立体图像对输入深度估计模块M2，以获得估计的深度； 步骤S3：利用参考图像和目标图像的深度图对进行不同参数的图像重建； 步骤S4，利用左右视角的深度一致性约束构建掩码； 步骤S5，基于损失函数对深度估计网络进行梯度回传，以学习准确的深度； 在所述步骤S1中，具体还包括： 步骤S10，在互联网收集具有重叠视角的图像，并将收集到的图像缩放裁剪到设定尺寸和分辨率； 步骤S11，估计各个图像之间的相机内外参数； 步骤S12，筛选符合条件的立体图像对组成训练集； 在所述步骤S11中，首先利用SFM技术求取相机内参和相机外参，然后根据相机外参对具有重叠视角的立体图像对进行符合条件的筛选，筛选立体图像对的条件为：图像间的旋转角度限制为3°之内，并将每个立体图像对的平移距离限制为0.3之内，再将满足条件的立体图像对加入训练集之中，获得筛选后的立体图像； 在所述步骤S3中，由得到的深度图以及参考图像来合成目标图像，不同视角下的两幅图像的对应点存在以下关系： 1 其中，分别为左右图像的对应点，，为无穷单应，，是另外一幅图像的对极点，为物体在三维空间的真实深度； 由1式，重建合成图像： 2。

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深圳大学，其通讯地址为：518000 广东省深圳市南山区南海大道3688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”。

以上内容由龙图腾AI智能生成。