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龙图腾网获悉杭州电子科技大学丽水研究院申请的专利一种基于深度先验的深度估计空间划分优化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：CN116863192B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-08-29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：202310448412.0，技术领域涉及：G06V10/764；该发明授权一种基于深度先验的深度估计空间划分优化方法及系统是由颜成钢;杨智文;李亮;张杰华;殷海兵;王鸿奎;赵治栋;孙垚棋;朱尊杰;王帅;高宇涵;张继勇;李宗鹏设计研发完成，并于2023-04-24向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种基于深度先验的深度估计空间划分优化方法及系统在说明书摘要公布了：本发明公开了一种基于深度先验的深度估计空间划分优化方法，首先获取RGB图及对应的稀疏深度图，通过轻量化特征提取模块处理稀疏深度图，获得空间划分结果；再通过深度估计网络进行概率预测；最后将得到的空间划分结果和概率结合起来得到最终的深度图。本发明相较于传统的分类‑回归类单目深度估计方法增加了基于稀疏深度图的引导，在一定程度上提升了深度空间划分的质量，达到使深度估计结果更加准确的效果。

本发明授权一种基于深度先验的深度估计空间划分优化方法及系统在权利要求书中公布了：1.一种基于深度先验的深度估计空间划分优化方法，其特征在于，包括步骤如下： 步骤1、获取RGB图及对应的稀疏深度图； 通过相机获取给定场景的RGB图，并使用深度传感器获取对应的稀疏深度图； 步骤2、通过轻量化特征提取模块处理稀疏深度图，获得空间划分结果； 步骤3、通过深度估计网络进行概率预测； 步骤4、将得到的空间划分结果和概率结合起来得到最终的深度图； 步骤2具体方法如下； 轻量化特征提取模块首先提取稀疏深度图中有效的深度点的坐标组成初始空间特征，该特征维度为，其中N为有效的深度点的个数，3指的是每个点的横坐标，纵坐标及其深度这3个值；之后通过成组的全连接神经网络层来将其第2个维度变换为dim-3，再将其与最开始的维特征拼接在一起，即特征维度变为，在实际实施过程中dim=256;然后再通过一个一维卷积层将空间特征的第一维度变为M，即特征维度变为，在实际实施过程中M=128；至此就得到一个维度为的空间特征，其中包含了稀疏深度图中的空间信息，将这个维的空间特征作为初始的空间划分；最后再通过一个Transformer模块对其进行进一步特征处理，获得最终的空间划分特征；Transformer模块不会改变特征的尺寸，但会增强特征內部各部分的关联。

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杭州电子科技大学丽水研究院，其通讯地址为：323010 浙江省丽水市莲都区南明山街道大沅街与绿源路交叉口东北侧半导体芯片产业园3号楼；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”。