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龙图腾网获悉北京大数据先进技术研究院申请的专利基于卷积补偿双通道自注意力的单目深度估计方法及产品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：CN121280503B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2026-03-17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：202511381056.0，技术领域涉及：G06T7/593；该发明授权基于卷积补偿双通道自注意力的单目深度估计方法及产品是由史殿习;景罗希;汪梦竹;乔子腾;杨国利;孙业鹏设计研发完成，并于2025-09-25向国家知识产权局提交的专利申请。

本基于卷积补偿双通道自注意力的单目深度估计方法及产品在说明书摘要公布了：本发明提供了一种基于卷积补偿双通道自注意力的单目深度估计方法及产品，涉及计算机视觉领域。包括：将目标场景的事件流转化为三维张量表示；基于目标场景的图像和三维张量表示得到事件图像融合多尺度空间特征；通过上下文建模自注意力分支利用事件图像融合多尺度空间特征在空间维度建模空间上下文相关性，得到上下文建模自注意力结果；通过模态融合自注意力分支利用事件图像融合多尺度空间特征在通道维度建模图像与事件的模态相关性，得到模态融合自注意力结果；利用上下文建模自注意力结果和模态融合自注意力结果进行像素级深度预测得到深度图，以充分挖掘事件与图像间的互补特性，实现细粒度的深度融合表达，有效提升深度估计精度与泛化能力。

本发明授权基于卷积补偿双通道自注意力的单目深度估计方法及产品在权利要求书中公布了：1.一种基于卷积补偿双通道自注意力的单目深度估计方法，其特征在于，所述方法包括： 通过事件表示模块，将目标场景的事件流转化为三维张量表示，所述三维张量表示既保留了事件的时间动态信息，也具备与图像模态对齐的空间结构； 通过事件与图像融合编码模块，将目标场景的图像和所述三维张量表示进行特征提取，得到事件图像融合多尺度空间特征； 通过所述事件与图像融合编码模块中的上下文建模自注意力分支，利用所述事件图像融合多尺度空间特征，在空间维度建模空间上下文相关性，得到上下文建模自注意力结果； 通过所述事件与图像融合编码模块中的模态融合自注意力分支，利用所述事件图像融合多尺度空间特征，在通道维度建模图像与事件的模态相关性，得到模态融合自注意力结果； 通过反卷积解码模块，利用所述上下文建模自注意力结果和所述模态融合自注意力结果进行像素级深度预测，得到深度图，所述深度图的分辨率与所述目标场景的图像的分辨率相同。

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大数据先进技术研究院，其通讯地址为：100195 北京市海淀区闵庄路3号玉泉慧谷6号楼一层01；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”。

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