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龙图腾网恭喜杭州电子科技大学申请的专利一种基于视差分割的目标检测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：CN114972373B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-04-18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：202210449033.9，技术领域涉及：G06T7/11；该发明授权一种基于视差分割的目标检测方法是由陈婧;李世阳;彭伟民;徐海涛设计研发完成，并于2022-04-26向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种基于视差分割的目标检测方法在说明书摘要公布了：本发明公开了一种基于视差分割的目标检测方法，建立3个网络结构相同的检测分支，用于进行多尺度目标识别，与其他多尺度网络不同的是，每个检测分支只接收经视差分割后、对应距离尺度下的图像信息，除此之外，在图像信息被传入每个分支前，其分辨率都进行了指定的变换，以加强目标的特征信息表达能力，在网络的最后，各个尺度分支的检测结果经过放缩、合并后，得到完整的检测结果。与其他多尺度检测方法相比，基于视差分割的多尺度检测网络对于中远距离小目标的检测更为精确可靠。

本发明授权一种基于视差分割的目标检测方法在权利要求书中公布了：1.一种基于视差分割的目标检测方法，其特征在于：该方法具体包括以下步骤：步骤一、采集待检测的双目图片对，根据双目图片对中左、右图像的视差Disparity，计算图像中每个像素点的深度距离Depth； 其中，f为双目摄像机的焦距，baseline为双目摄像机两个摄像头之间的基线距离；步骤二、通过步骤一计算得到的左图像上每个像素点的深度距离Depth，将左图像分割为远距离、中距离、近距离3种不同距离尺度的图像；具体地，远距离、中距离、近距离三种图像中的像素点深度距离分别为：[0，30％D]、[28％D，74％D]、[66％D，D]，D为左图像上所有像素点的深度距离最大值；然后将中距离图像和远距离图像的分辨率进行增大，近距离图像的分辨率保持不变；步骤三、收集不同距离尺度下的图像组成数据集，并随机划分成近距离图像组、中距离图像组和远距离图像组，其中中距离图像组和远距离图像组中的图像分辨率与步骤二中对应距离尺度的图像增大同等倍数；步骤四、建立3个结构相同的神经网络作为3个检测分支，3个检测分支分别接受步骤三中近距离图像组、中距离图像组和远距离图像组的图像，基于均方误差最小化设置如下优化目标进行网络训练： 其中，Ncls表示mini-batchsize，Nreg表示AnchorLocations的个数，Lcls表示分类损失，Lreg表示回归损失，j表示检测分支数量，μ代表权重平衡参数；步骤五、使用步骤四训练后的网络进行目标检测，将步骤二分割后的近距离、中距离、远距离三种图像分别输入对应距离尺度下的检测分支中，然后将3个检测分支的输出结果缩放到分辨率增大前的尺度，进行拼接后作为最终的目标检测结果。

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