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龙图腾网获悉比亚迪股份有限公司申请的专利图像深度预测方法、装置、可读存储介质及电子设备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：CN117392192B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-08-01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：202210770566.7，技术领域涉及：G06T7/521；该发明授权图像深度预测方法、装置、可读存储介质及电子设备是由宋健飞;陈国芳;陈荆勇;贺琼英设计研发完成，并于2022-06-30向国家知识产权局提交的专利申请。

本图像深度预测方法、装置、可读存储介质及电子设备在说明书摘要公布了：本公开涉及一种图像深度预测方法、装置、可读存储介质及电子设备，该方法包括：获取同一场景的二维图像及点云数据，将点云数据投影至二维图像上，生成稀疏深度图像，基于透视几何原理对稀疏深度图像中缺少深度信息的像素点进行深度估算，得到初始稠密深度图像，通过神经网络及语义分割模型的分割结果对初始稠密深度图像进行参数优化，得到稠密深度图像；通过融合点云数据与二维图像，得到稀疏深度图像，基于透视几何原理对稀疏深度图像进行深度估算，简单高效地消除异常估算值，最后通过神经网络及语义分割模型对深度估算的结果进行优化，确保图像场景中各类别信息的深度估算误差全局最小化，最终获得相对精准的图像全局深度预测。

本发明授权图像深度预测方法、装置、可读存储介质及电子设备在权利要求书中公布了：1.一种图像深度预测方法，其特征在于，包括： 获取同一场景的二维图像及点云数据； 将所述点云数据投影至所述二维图像上，生成稀疏深度图像； 基于透视几何原理对所述稀疏深度图像中缺少深度信息的像素点进行深度估算，得到初始稠密深度图像； 通过神经网络及语义分割模型的分割结果对所述初始稠密深度图像进行参数优化，得到稠密深度图像；所述分割结果为所述二维图像的像素点标签分类；所述神经网络为基于反向传播算法的前馈神经网络；所述前馈神经网络包括输入层、隐藏层和输出层；所述输入层、所述隐藏层和所述输出层之间通过网络权重和偏差进行连接； 根据所述初始稠密深度图像的像素点坐标、图像消失点、像素点类别标签和像素点深度值构造所述稠密深度图像的损失函数；所述图像消失点为所述初始稠密深度图像的透视几何图像消失点；或所述前馈神经网络通过设置不同网络层数的模拟非线性的连续函数来构造预测所述损失函数； 所述通过神经网络及语义分割模型的分割结果对所述初始稠密深度图像进行参数优化，得到稠密深度图像的步骤包括： 将所述初始稠密深度图像的像素点坐标、所述像素点类别标签和所述像素点深度值作为所述前馈神经网络的输入；所述像素点深度值表征所述初始稠密深度图像中像素点到激光雷达的物理距离； 所述前馈神经网络根据所述分割结果修正所述像素点深度值，得到所述稠密深度图像。

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