哈尔滨工业大学刘贤明获国家专利权
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龙图腾网获悉哈尔滨工业大学申请的专利一种具有结构一致性的自监督多相机深度预测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：CN119228862B 。
龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-09-30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：202411291373.9，技术领域涉及：G06T7/55；该发明授权一种具有结构一致性的自监督多相机深度预测方法是由刘贤明;徐家雷;翟德明;赵文博;江俊君;李晓军;姚俊萍;季向阳设计研发完成，并于2024-09-14向国家知识产权局提交的专利申请。
本一种具有结构一致性的自监督多相机深度预测方法在说明书摘要公布了：本发明提出一种具有结构一致性的自监督多相机深度预测方法，包括：S1：将相邻视角的RGB图像输入深度估计网络，获取对应RGB图像的深度基；S2：对RGB图像的深度基权重进行优化，并和深度基进行线性求和，得到初始深度图；S3：以初始深度图为基础，将相邻视角RGB图像的特征图像的特征投影到同一视角下，获取合并后的投影特征；S4：将合并后的投影特征输入权重更新网络进行优化；S5：对更新后的被投影特征权重和深度基进行线性求和计算，得到优化一次后的深度图；S6：重复S1‑S5，对深度图进行迭代优化，直至深度基权重收敛，得到自监督多相机协同深度预测结果。本发明能够利用相机之间的小重叠信息，实现深度预测的结构一致性。
本发明授权一种具有结构一致性的自监督多相机深度预测方法在权利要求书中公布了：1.一种具有结构一致性的自监督多相机深度预测方法，其特征在于，所述一种具有结构一致性的自监督多相机深度预测方法的步骤包括： 步骤1：将相邻视角的RGB图像输入深度估计网络，获取对应RGB图像的深度基； 步骤2：使用基于深度学习的卷积神经网络优化RGB图像的深度基权重； 步骤3：对RGB图像优化后的深度基权重和深度基进行线性求和，得到初始深度图； 步骤4：以初始深度图为基础，将相邻视角RGB图像的特征图像的特征投影到同一视角下，获取合并后的投影特征； 步骤5：将所述合并后的投影特征输入权重更新网络进行优化，得到更新后的被投影特征权重； 步骤6：对更新后的被投影特征权重和深度基进行线性求和计算，得到优化一次后的深度图； 步骤7：重复步骤1‑步骤6，对深度图进行迭代优化，直至深度基权重收敛，得到自监督多相机协同深度预测结果。
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