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龙图腾网获悉武汉大学申请的专利一种城市道路深度图像估测方法及计算机可读介质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：CN116977390B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-10-31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：202310874074.7，技术领域涉及：G06T7/50；该发明授权一种城市道路深度图像估测方法及计算机可读介质是由蔡贤涛;林圣杰;熊子豪设计研发完成，并于2023-07-14向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种城市道路深度图像估测方法及计算机可读介质在说明书摘要公布了：本发明提出了一种城市道路深度图像估测方法及计算机可读介质。本发明获取多幅城市道路图像，标记每幅城市道路图像的真实深度图像，构建城市道路深度图像数据集；构建单目深度估计的轻量级网络，将每幅城市道路图像输入至单目深度估计的轻量级网络进行估计训练，得到优化后单目深度估计的轻量级网络；将实时采集的城市道路图像输入至所述优化后单目深度估计的轻量级网络进行估计，得到实时城市道路图像的估计深度图像，所述实时城市道路图像的估计深度图像用于城市道路布局三维影像构建，进行城市道路模型的创建和可视化。本发明方法更加清晰，准确的估计城市道路深度图像，同时，本方法的参数量更小，运行得更快，同时消耗相对较少的RAM和存储。

本发明授权一种城市道路深度图像估测方法及计算机可读介质在权利要求书中公布了：1.一种城市道路深度图像估测方法，其特征在于： 构建单目深度估计的轻量级网络，结合每幅城市道路图像输入至单目深度估计的轻量级网络进行估计，得到每幅城市道路图像的估计深度图像，通过梯度下降法优化求解得到优化后单目深度估计的轻量级网络； 将实时采集的城市道路图像输入至所述优化后单目深度估计的轻量级网络进行估计，得到实时城市道路图像的估计深度图像； 所述方法还包括： 步骤1：获取多幅城市道路图像，标记每幅城市道路图像的真实深度图像，构建城市道路深度图像数据集； 步骤2：构建单目深度估计的轻量级网络，将每幅城市道路图像输入至单目深度估计的轻量级网络进行估计，得到每幅城市道路图像的估计深度图像，结合每幅城市道路图像的真实深度图像构建损失函数模型，通过梯度下降法优化求解得到优化后单目深度估计的轻量级网络； 步骤3：将实时采集的城市道路图像输入至所述优化后单目深度估计的轻量级网络进行估计，得到实时城市道路图像的估计深度图像，所述实时城市道路图像的估计深度图像用于城市道路布局三维影像构建，进行城市道路模型的创建和可视化； 步骤2所述单目深度估计的轻量级网络包括： 初始卷积模块、第1图像特征编码裁剪模块、第2图像特征编码裁剪模块、...、第K图像特征编码裁剪模块、BottleNeck层、第1图像特征解码恢复模块、第2图像特征解码恢复模块、...、第K图像特征解码恢复模块、输出卷积模块，K表示编解码层的数量； 所述的网络初始卷积模块、第1图像特征编码裁剪模块、第2图像特征编码裁剪模块、...、第K图像特征编码裁剪模块、BottleNeck层、第1图像特征解码恢复模块、第2图像特征解码恢复模块、...、第K图像特征解码恢复模块、输出卷积模块依次连接。

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