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龙图腾网恭喜维悟光子(北京)科技有限公司申请的专利一种基于端到端深度学习的图像深度解析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：CN118429748B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-04-22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：202410597918.2，技术领域涉及：G06V10/774；该发明授权一种基于端到端深度学习的图像深度解析方法是由付家为设计研发完成，并于2024-05-14向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种基于端到端深度学习的图像深度解析方法在说明书摘要公布了：本发明属于图像处理技术领域，具体公开了一种基于端到端深度学习的图像深度解析方法，包括：在单目的拍摄端分别标定摄像头和用于校验摄像头的深度相机；通过拍摄端获取目标场景内物体的编码图像和深度图，并生成训练集；设计输入端的输入为编码图像且输出端的输出为深度图的神经网络，通过训练集训练神经网络；拆除拍摄端的深度相机，将拍摄端获取的实时编码图像输入训练后的神经网络，以获取与实时编码图像对应的实时深度图；具有如下优点：通过单目相机和深度学习技术实现深度获取，显著降低了成本、体积和功耗，提高了工作效率和深度图精度，适用于空间和电源受限设备。

本发明授权一种基于端到端深度学习的图像深度解析方法在权利要求书中公布了：1.一种基于端到端深度学习的图像深度解析方法，其特征在于，包括如下步骤：在单目的拍摄端分别标定摄像头和用于校验所述摄像头的深度相机；通过所述拍摄端获取目标场景内物体的编码图像和深度图；分别获取所述编码图像中所述物体的第一轮廓线，以及所述深度图中所述物体的第二轮廓线；将所述深度图投影在所述编码图像上，以获取所述第一轮廓线与所述第二轮廓线的距离值；根据所述距离值判断所述深度图是否合格，将合格的所述深度图与对应的编码图像生成训练集；设计输入端的输入为编码图像且输出端的输出为深度图的神经网络，通过所述训练集训练所述神经网络；拆除所述拍摄端的所述深度相机，将所述拍摄端获取的实时编码图像输入训练后的所述神经网络；所述神经网络包括有编码器和解码器，所述编码器将所述实时编码图像逐步通过多个特征维度，并在每个所述特征维度的感受野中通过n×n大小的卷积核提取特征信息；所述解码器整合每个所述特征维度中对应的感受野和提取的特征信息，并通过上采样获得所述实时编码图像对应的深度值；根据所述深度值生成实时深度图；其中包括：获取所述实时编码图像的第三轮廓线，并根据所述实时编码图像对应的目标场景设定n的数值；在每次的特征提取中，获取所述第三轮廓线与所述卷积核上第一像素区域之间的关联关系；判断每个所述第一像素区域对应所述实时编码图像上的第二像素区域与所述第三轮廓线是否产生至少一处的重合，若产生重合则具有关联关系，若不产生重合则不具有关联关系；遍历所述卷积核的个第一像素区域，标记与所述第三轮廓线不具有所述关联关系的所述第一像素区域；将标记的所述第一像素区域在所述实时编码图像上偏移至所述第三轮廓线上；通过偏移后的所述卷积核提取所述特征信息；其中，所述n为正整数；对于不同的所述目标场景，所述n的大小与所述距离值呈正相关。

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