浙江大学于慧敏获国家专利权
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龙图腾网获悉浙江大学申请的专利一种基于广谱特征的域泛化立体匹配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：CN114612701B 。
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：202210297315.1，技术领域涉及：G06V10/74；该发明授权一种基于广谱特征的域泛化立体匹配方法是由于慧敏;刘必阳设计研发完成，并于2022-03-24向国家知识产权局提交的专利申请。
本一种基于广谱特征的域泛化立体匹配方法在说明书摘要公布了：本发明公开了一种基于广谱特征的域泛化立体匹配方法。该方法通过使用在大规模数据集上预训练的广谱特征，搭建域泛化的立体匹配网络，从而在仅需虚拟数据的情况下，实现对各种现实场景的高精度视差估计，最终可以用于获取场景的深度信息。不同于以往立体匹配网络，该方法使用在大规模数据集上预训练的特征，从而获取鲁棒的特征表达，随后将该特征迁移至立体匹配任务，并采用余弦相似度计算代价体，最终仅需要在虚拟数据上训练的代价聚合模块，即可获得域泛化的立体匹配模型。该方法能够在各种图像域获得高精度的视差图，有着极高的应用价值。
本发明授权一种基于广谱特征的域泛化立体匹配方法在权利要求书中公布了：1.一种基于广谱特征的域泛化立体匹配方法，其特征在于，具体包括以下步骤： S1，选取全监督的双目立体数据集为数据集D0； S2，从数据集D0选取若干组图片，训练立体匹配网络；该网络中首先提取左右图的特征，随后利用余弦相似度构建代价体，再通过代价聚合输出最终视差图； S3，将训练后的立体匹配网络的特征更换为广谱特征；所述广谱特征来自于在大规模数据集上预训练的模型，在该预训练的模型上获取特征时，保持广谱特征和步骤S2训练得到的立体匹配网络的特征分辨率一致； S4，构建一特征适配器对该广谱特征进行变换，用数据集D0中的视差的真值对立体匹配网络的代价聚合模块和特征适配器进行监督训练。
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2、报告中的分析和结论仅反映本公司于发布本报告当日的职业理解，仅供参考使用，不能作为本公司承担任何法律责任的依据或者凭证。
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