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龙图腾网获悉中国农业大学申请的专利一种单目视觉深度估计方法、装置、设备、介质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：CN121458771B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2026-04-03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：202610002580.0，技术领域涉及：G06T7/55；该发明授权一种单目视觉深度估计方法、装置、设备、介质及产品是由宗凯彬;高远;左泽田;李道亮设计研发完成，并于2026-01-05向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种单目视觉深度估计方法、装置、设备、介质及产品在说明书摘要公布了：本申请公开了一种单目视觉深度估计方法、装置、设备、介质及产品，涉及计算机视觉技术领域。本申请首先获取多张单目相机的RGB图像及每张RGB图像对应的真实深度图，构建训练集；然后构建基于场景结构约束的损失函数包括等深线结构损失、等深线方差损失和等深线序列损失；进而训练深度学习模型，获得训练好的深度学习模型作为单目视觉深度估计模型；然后利用所述单目视觉深度估计模型进行单目视觉深度估计。本申请通过构建基于场景结构约束的损失函数，抑制深度估计结果的漂移问题，提高单目深度估计结果精度。

本发明授权一种单目视觉深度估计方法、装置、设备、介质及产品在权利要求书中公布了：1.一种单目视觉深度估计方法，其特征在于，包括： 获取多张单目相机的RGB图像及每张RGB图像对应的真实深度图，构建训练集； 构建基于场景结构约束的损失函数；所述损失函数包括等深线结构损失、等深线方差损失和等深线序列损失； 利用所述训练集和所述损失函数训练深度学习模型，获得训练好的深度学习模型作为单目视觉深度估计模型； 利用所述单目视觉深度估计模型进行单目视觉深度估计； 等深线结构损失为： ； 其中，为等深线结构损失，为一张深度图中等深线的数量，和分别为在预测深度图和真实深度图中第条等深线的深度值；所述预测深度图为训练过程中深度学习模型输出的深度图； 所述等深线方差损失为： ； 其中，为等深线方差损失，为一张深度图中等深线的数量，为在预测深度图中位于第条等深线对应的区域的像素点的数量，为在预测深度图中位于第条等深线对应的区域的第个像素点的深度值，为在预测深度图中第条等深线的深度值；所述预测深度图为训练过程中深度学习模型输出的深度图； 所述等深线序列损失为： ； 其中，为等深线序列损失，为一张深度图中等深线的数量，和分别为在预测深度图中第条和第条等深线的深度值，为参与第条等深线的序列损失计算的等深线与第条等深线的编号差值，为参与第条等深线的序列损失计算的等深线的数量，，为相邻两条等深线之间的理想间隔，，和分别为真实深度图中的最大深度值和最小深度值；所述预测深度图为训练过程中深度学习模型输出的深度图。

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