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龙图腾网获悉北京航空航天大学申请的专利一种基于几何约束的自监督深度视觉里程计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：CN116188550B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-12-02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：202111423511.0，技术领域涉及：G06T7/50；该发明授权一种基于几何约束的自监督深度视觉里程计是由刘正华;潘林心;张如;艾雨豪设计研发完成，并于2021-11-26向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种基于几何约束的自监督深度视觉里程计在说明书摘要公布了：本公开提供一种基于几何约束的自监督深度视觉里程获取方法，包括：训练深度估计网络至损失函数满足预设值，使得深度估计网络收敛；通过深度估计网络获取图片深度信息；以及分别将双目图片的左右图片序列输入位姿估计网络，获取位姿，双目图片的左右图片信息包含图片深度信息，图片深度信息用于恢复位姿的尺度。本公开还提供了一种基于几何约束的自监督深度视觉里程获取装置、电子设备以及可读存储介质。

本发明授权一种基于几何约束的自监督深度视觉里程计在权利要求书中公布了：1.一种基于几何约束的自监督深度视觉里程获取方法，其特征在于，包括： 训练深度估计网络至损失函数满足预设值，使得深度估计网络收敛； 通过深度估计网络获取图片深度信息；以及 分别将双目图片的左右图片序列输入位姿估计网络，获取位姿，所述双目图片的左右图片信息包含所述图片深度信息，所述图片深度信息用于恢复所述位姿的尺度，所述位姿估计网络通过卷积神经网络、注意力机制模块、卷积循环神经网络、全连接层依次连接而成，所述位姿为六自由度相对位姿； 其中，分别将双目图片的左右图片序列输入位姿估计网络，获取位姿，包括： 将双目图片的左右两个图像输入所述卷积神经网络，通过所述卷积神经网络获取图像特征； 将所述图像特征输入注意力模型，通过注意力模型获取图像通道细化特征；以及 将所述图像通道细化特征输入所述卷积神经网络，通过所述卷积神经网络获取相对位姿； 基于几何约束的自监督深度视觉里程获取方法基于几何约束的自监督深度视觉里程获取方法； 所述损失函数为： 其中，各个表达式含义如下： 和：分别表示左图和右图空间重构损失； 和：分别表示时间t和t+1时刻时间重构损失； ：表示视差图重构损失； ：表示一致性损失； ：表示空间损失占比； ：表示时间损失占比； ：表示损失函数各项所占权重； ：表示一致性损失占比； 其中，空间损失和通过空间重构损失函数计算，空间损失函数计算方法表示为： 18 19 其中，各个表达式含义如下： ：表示双目图片的右图结构相似性指数； ：表示双目图片的左图结构相似性指数； ：表示由L1范数构建的左图和左图重构图的像素差绝对值均值； ：表示由L1范数构建的右图和右图重构图的像素差绝对值均值； N：表示图片像素点个数； ：表示结构性相似度占比权重，1-表示像素差绝对值均值占比权重； 其中，结构相似性指数SSIM计算方法如下： 14 15 16 17 其中，SSIM计算公式中各个表达式含义如下： ：分别表示用于比较的两张图片； ：分别表示图片的亮度、对比度和结构信息； ：均大于0； ：表示图片的像素均值； ：表示图片的像素均值； ：表示图片像素值的方差； ：表示图片像素值的方差； ：表示和的协方差； ：分别表示用来维持稳定的常数； 其中，； 其中，L1范数构建的像素差绝对值均值的计算方法表示为： 其中，各个表达式含义如下： 和：分别表示原图和重构图的像素点i，j的像素值； 其中，t和t+1时刻的时间重构损失和通过时间重构损失函数计算，计算方法如下： 20 21 其中，各个表达式含义如下： ：表示时间t时刻的图片； ：表示时间t+1时刻的图片； ：表示基于的重构图片； ：表示基于的重构图片； ：表示时间为t时刻的图片中坐标为的像素的值； ：表示时间为t时刻的重构图片中坐标为的像素的值； ：表示时间为t+1时刻的图片中坐标为的像素的值； ：表示时间为t+1时刻的重构图片中坐标为的像素的值； N：表示像素点数目； 其中，视差图重构损失通过视差损失函数计算，计算方法表示为： 22 其中，各个表达式含义如下： ：表示左图中坐标为的像素对应的视差的值； ：表示左图重构图中坐标为的像素对应的视差的值； ：表示右图中坐标为的像素对应的视差的值； ：表示右图重构图中坐标为的像素对应的视差的值； N：表示像素点的数目； 其中，一致性损失通过一致性损失函数计算，计算方法如下： 23 其中，，将式151617代入14，则SSIM表达式为： 。

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