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龙图腾网获悉无锡车联天下信息技术有限公司申请的专利一种基于车载鱼眼摄像头的单目测距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：CN119886223B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-07-18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：202510364019.2，技术领域涉及：G06N3/0464；该发明授权一种基于车载鱼眼摄像头的单目测距方法是由范文豪;毛小明设计研发完成，并于2025-03-26向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种基于车载鱼眼摄像头的单目测距方法在说明书摘要公布了：本发明提供一种基于车载鱼眼摄像头的单目测距方法，其可以提高推理速度，具备更好的实时性，适用于更多应用场景；构架了轻量化的测距模型，测距模型包括：依次连接的backbone网络和head模块，在backbone网络和head模块中每次卷积计算都基于稀疏可变形卷积实现；backbone网络在提取特征过程中，无需对每个像素点分别计算和输出，而是将参与计算的多个像素点，输出为相邻的局部N个特征点；head模块基于backbone网络输出的特征实现目标检测与深度预测时，无需对每一个像素点的深度信息分别进行推理，而是只需要计算预测目标对应的距离，即可得到其原始特征点对应的距离值。

本发明授权一种基于车载鱼眼摄像头的单目测距方法在权利要求书中公布了：1.一种基于车载鱼眼摄像头的单目测距方法，其特征在于，其包括以下步骤： S1：基于单目鱼眼摄像头分别采集图像，得到待处理图像； 对待处理图像进行畸变校正，得到矫正后的待处理图像； S2：对矫正后的待处理图像进行标注，标注出图片中包括的所有预设目标及其相对于单目鱼眼摄像头的实际距离d，得到标注后的待处理图像； S3：基于标注后的待处理图像，构建训练集和验证集； S4：构建轻量级的测距模型； 所述测距模型包括：依次连接的backbone网络和head模块； 所述backbone网络实现对输入图像的图像特征的提取；所述head模块对backbone提取到的Feature进行处理，完成目标检测与深度预测； 所述backbone网络和所述head模块中卷积方式都设置为稀疏可变形卷积； 将检测到的目标记作预测目标，所述head模块的输出包括：每个预测目标在输入图像中的位置、预测目标的类别以及预测目标和摄像头之间的距离； 所述稀疏可变形卷积的表达为： yi=wx+bi； 其中，yi为当前层每次卷积输出的局部区域的第i个特征点，iN，N为稀疏可变形卷积每次卷积计算输出特征点总数，N1； x为网络上一层的输出，w为当前层的网络权重，bi为第i个特征点对应的偏置项； 每次卷积计算后得到的特征图中，相邻N个点的值较接近，N个点共享对x卷积时的局部特征点，唯独偏置bi不同； 稀疏可变形卷积计算时，每次在输入x中随机获取M个特征点，具体获取的x的特征点的个数M根据具体的卷积核的个数进行确定，将这些随机获得M个特征点经过卷积计算，变为相邻的N个特征点，作为输出； 所述稀疏可变形卷积中，每次卷积输出的局部特征点的个数N取值为4，i∈0,1,2,3； 所述backbone网络以CSPDarknet模型为基础进行构建，将CSPDarknet模型中的卷积方式修改为所述稀疏可变形卷积； 所述head模块的结构包括：三个并联的预测通道； 三个所述预测通道分别为：预测目标在图像中的位置预测通道、目标类别预测通道和预测目标和摄像头之间的距离预测通道； 每个所述预测通道包括：依次连接的一个ConvModule和一个Conv2d； backbone网络在提取特征过程中，无需对每个像素点分别计算和输出，而是将参与计算的多个像素点，输出为相邻的局部N个特征点；head模块基于backbone网络输出的特征实现目标检测与深度预测时，无需对每一个像素点的深度信息分别进行推理，而是只需要计算预测目标对应的距离，即得到其原始特征点对应的距离值； S6：基于所述训练集对所述测距模型进行训练，得到训练好的所述测距模型； 步骤S6中，训练过程中，所述head模块对距离预测的损失函数使用Lossdis函数； ； 其中，dpre表示网络预测到的距离，dgt表示真实距离，dmax表示训练数据中最大的距离，a为超参数； S7：通过待测距车辆上的车载单目鱼眼摄像头采集实时图像，记作：待检测图像； 将所述待检测图像进行畸变校正后，得到矫正后待检测图像； S8：将矫正后待检测图像实时送入训练好的所述测距模型中，得到待检测图像中预测到的目标，以及每个预测目标在输入图像中的位置、预测目标的类别和预测目标和摄像头之间的距离。

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