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龙图腾网获悉中国科学技术大学申请的专利面向非机动车场景的自监督单目深度估计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：CN119832044B 。

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：202411916888.3，技术领域涉及：G06T7/579；该发明授权面向非机动车场景的自监督单目深度估计方法是由吴以宁;王子磊设计研发完成，并于2024-12-24向国家知识产权局提交的专利申请。

本面向非机动车场景的自监督单目深度估计方法在说明书摘要公布了：本发明涉及深度估计技术领域，公开了一种面向非机动车场景的自监督单目深度估计方法，估计模型的训练过程包括：运动估计步骤：根据非机动车行驶过程中相机所拍摄的视频帧进行相机运动轨迹估计并进行轨迹平滑；深度估计步骤：对相机拍摄的视频帧提取多尺度局部特征，以实现深度图预测；本发明引入了相机运动估计和运动平滑技术，通过预测相机在视频帧之间的运动状态并结合运动平滑处理，有效地减少了因相机抖动而带来的干扰；本发明采用轻量且高效的卷积网络架构，实现了快速且鲁棒的深度估计，能够部署在计算机资源受限而实时性能要求较高的非机动车场景中。

本发明授权面向非机动车场景的自监督单目深度估计方法在权利要求书中公布了：1.一种面向非机动车场景的自监督单目深度估计方法，其特征在于，将相机所拍摄的视频输入到完成训练的估计模型，输出对应的深度图；估计模型的训练过程包括： 运动估计步骤：根据非机动车行驶过程中相机所拍摄的视频进行相机运动轨迹估计并进行轨迹平滑，具体包括： 关键点估计，用于确定视频帧中的关键点，并计算相邻视频帧之间的运动向量； 运动轨迹估计，利用多单应性估计策略基于相邻视频帧之间的运动向量来生成初始的相机运动轨迹，具体包括：为每一个视频帧均匀地划分一组网格，使得每个关键点的运动矢量能够被转移至周围对应的网格顶点，使用多单应性估计来预测初始的相机运动轨迹：；表示的是视频帧上检测到的第个关键点，，表示的是检测到的关键点总数，表示初始的相机运动轨迹，表示多单应性估计；为通过光流算法计算的相邻视频帧之间的运动向量； 轨迹平滑，对初始的相机运动轨迹进行平滑处理，以生成稳定的视频帧，具体包括：通过多个3D卷积层构成的平滑器对相邻视频帧之间的运动向量进行平滑处理，消除由于噪声和抖动引起的误差，以生成平滑的相机运动轨迹：；其中，是缩放因子，是用于减少噪声的平滑参数； 深度估计步骤：对相机拍摄的视频帧提取多尺度局部特征，以实现深度图预测，具体包括： 深度编码，利用轻量级主干网络对输入的视频帧提取多尺度的局部特征； 局部-全局特征编码，通过自注意机制将随机生成的全局特征编码进局部特征中，得到多尺度的特征图，具体包括：；；其中，，是注意机制函数，是点级卷积操作，表示对输入数据进行线性映射的线性变换层，是归一化操作；是查询向量，表示当前需要关注的特征或信息；是键向量，表示输入序列中每个元素的特征表示；是值向量，包含与键对应的实际信息；是输入特征，表示来自前一层的输出或输入序列；是更新后的特征矩阵，表示经过注意力机制处理后的输出；表示归一化和加权操作后的特征； 深度解码，根据多尺度的特征图生成输入视频帧的多尺度深度图； 基于深度估计步骤中生成的多尺度深度图，以及由重建损失和对抗损失构成的损失函数对估计模型进行训练；其中，重建损失用于确保生成的稳定视频帧与原始视频帧之间的相似性；对抗损失用于优化生成视频的视觉质量。

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