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龙图腾网恭喜广州大学申请的专利一种基于分组距离的多尺度实时双目立体匹配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：CN115294365B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-05-16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：202210700083.X，技术领域涉及：G06V10/74；该发明授权一种基于分组距离的多尺度实时双目立体匹配方法是由魏巍;梁必发设计研发完成，并于2022-06-20向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种基于分组距离的多尺度实时双目立体匹配方法在说明书摘要公布了：本发明提供了一种基于分组距离的多尺度实时双目立体匹配方法，包括如下步骤：首先使用基于切块卷积的特征提取器对输入的立体图像提取特征，获得高分辨和低分辨率的特征图；然后得到一个分辨率最低的第一阶段的粗略视差图；第二阶段，修正第一阶段的粗略视差图，第一阶段的粗略视差图先被上采样，通过第二阶段残差图和第一阶段的粗略视差图相加生成第二阶段的视差图；第三阶段，通过第三阶段残差图和第二阶段获得视差图相加生成第三阶段的视差图；最后，三个阶段的视差图分别通过双线性插值进行上采样，输出三个阶段的视差图。本发明通过轻巧的设计结构，能够在资源受限的设备上进行实时部署，并且以较高的精度进行视差估计。

本发明授权一种基于分组距离的多尺度实时双目立体匹配方法在权利要求书中公布了：1.一种基于分组距离的多尺度实时双目立体匹配方法，其特征在于，所述方法的包括：首先使用基于切块卷积的特征提取器对输入的立体图像提取特征，获得高分辨和低分辨率的特征图；然后，在第一阶段中，使用低分辨率的特征图构建分组距离代价量，通过3D卷积网络和视差回归得到一个分辨率最低的第一阶段的粗略视差图；第二阶段，修正第一阶段的粗略视差图，第一阶段的粗略视差图先被上采样，然后和左图特征进行动态偏移量构建分组距离代价量，并通过3D卷积网络和视差回归获得第二阶段残差图，通过第二阶段残差图和第一阶段的粗略视差图相加生成第二阶段的视差图；第三阶段，修正第二阶段的视差图，该视差图先被上采样，然后和左图特征进行动态偏移量构建新的分组距离代价量，并通过3D卷积网络和视差回归获得第三阶段残差图，通过第三阶段残差图和第二阶段获得视差图相加生成第三阶段的视差图；最后，三个阶段的视差图分别通过双线性插值进行上采样，输出三个阶段的视差图，分别为第一阶段视差图、第二阶段视差图和第三阶段视差图；所述分组距离代价量包括分组距离量和连接代价量；所述分组距离代价量表示为： 其中Cgwd表示左图和右图中像素点的相似度的分组距离代价值，d是视差，x和y是特征图的特征向量，g是特征组的编号，fl为左图特征和fr为右图特征，计算所有视差d的特征组g的距离；通过取每个视差值的负值，代价量被转换为概率量，则所选视差值di是所有视差值的softmax加权组合： 其中M是代价量的最大视差，Cid'是当前像素i中的视差级别为d'的代价值，d为视差级别，Cid是当前像素i中的视差级别为d的代价值。

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