买专利卖专利找龙图腾，真高效！ 查专利查商标用IPTOP,全免费！专利年费监控用IP管家,真方便！

龙图腾网获悉北京航空航天大学;深圳北航新兴产业技术研究院申请的专利一种面向智能伴行巡视器的深度及3D关键点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：CN116797640B 。

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：202310647428.4，技术领域涉及：G06T7/593；该发明授权一种面向智能伴行巡视器的深度及3D关键点估计方法是由刘荣科;孙叔桥设计研发完成，并于2023-06-02向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种面向智能伴行巡视器的深度及3D关键点估计方法在说明书摘要公布了：本发明提出一种面向智能伴行巡视器的深度及3D关键点估计方法：从双目红外图像中，端到端地实现深度估计，同时可以自动从深度图中识别被检测区域，并完成对目标的3D关键点识别。校正后的左右视点图像共同经过参数共享的特征提取模块，分别进入深度估计分支实现深度估计和进入关键点分支实现3D关键点识别。本发明能够同时实现从双目红外图像到深度图和3D关键点的端到端估计，避免了繁琐的中间过程，提高了深度图估计和3D关键点识别的计算量和操作复杂度；通过特征共享，实现了各分支之间的参数学习过程的联合约束，提升了各任务的推理精度；本发明实现了深度估计任务中匹配代价聚合效率的提升，也实现了关键点估计任务中的坐标计算效率提升。

本发明授权一种面向智能伴行巡视器的深度及3D关键点估计方法在权利要求书中公布了：1.一种面向智能伴行巡视器的深度及3D关键点估计方法，其特征在于：包括如下步骤： 步骤1：标定双目相机系统，获得相机的基线距离b和横向焦距f，并根据相机内外参校正左右视点图像，保证图像满足光轴平行和极点无穷远条件； 步骤2：采用神经网络提取图像特征； 步骤3：在最大视差范围内，沿极线计算左右视点下特征之间的相似度，特征相似度以特征向量的点积结果为度量； 步骤4：在多尺度范围内通过神经网络聚合匹配代价； 步骤5：以空间分辨率最高的视差图为输入，根据基线距离b和焦距f从视差图估计中计算得到各位置p上的深度信息：所有深度信息共同构成深度图D； 步骤6：从深度图估计中骤筛选目标区域： 步骤7：根据裁剪窗口，从左视点图像、左视点特征、匹配代价矩阵和深度图中提取目标区域并分别按通道级，形成以左视点图像和左视点特征构成的纹理特征，和以匹配代价矩阵和深度图构成的深度特征；将二者分别送入纹理深度预处理单元，并将结果按通道整合构成关键点估计分支的输入； 步骤8：将特征送入3D关键点估计网络结构中，提取各锚点所指向的方向和权重信息； 步骤9：整合锚点信息，计算得到每个关键点的坐标估计。

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北京航空航天大学;深圳北航新兴产业技术研究院，其通讯地址为：100191 北京市海淀区学院路37号；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”。

以上内容由龙图腾AI智能生成。