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龙图腾网恭喜同济大学申请的专利一种基于RGB和红外图像的3D信息感知方法和系统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：CN114782541B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-06-03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：202210209540.5，技术领域涉及：G06T7/80；该发明授权一种基于RGB和红外图像的3D信息感知方法和系统是由田炜;韩帅;邓振文;黄禹尧;谭大艺设计研发完成，并于2022-03-04向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种基于RGB和红外图像的3D信息感知方法和系统在说明书摘要公布了：本发明涉及一种基于RGB和红外图像的3D信息感知方法和系统，方法包括：对RGB相机和红外相机进行双目标定，获取相机的内外参和单应矩阵；分别获取原始RGB图像和红外图像，并进行图像矫正使其平行共面；基于矫正后的RGB图像和红外图像获取双目RGB深度图和双目红外深度图；对矫正后的红外图像进行深度估计得到单目红外深度图；对矫正后的RGB图像进行光照估计，获取图像亮度并进行光照判断；基于光照判断对双目RGB深度图、双目红外深度图和单目红外深度图进行加权得到最终的深度图；将深度图映射到三维空间获取伪点云并输入点云网络获取目标的3D信息。与现有技术相比，本发明能够更好地处理强光照、低光照、目标与背景区分度小等非常规工况下的3D信息感知。

本发明授权一种基于RGB和红外图像的3D信息感知方法和系统在权利要求书中公布了：1.一种基于RGB和红外图像的3D信息感知方法，其特征在于，包括以下步骤：S1：对RGB相机和红外相机进行双目标定，获取两个相机的内外参及单应矩阵；S2：通过RGB相机和红外相机分别获取包含目标的原始RGB图像和原始红外图像，并通过S1获取的内外参和单应矩阵矫正原始图像进行图像矫正使得两个原始图像平行共面；S3：基于矫正后的RGB图像和红外图像通过视差网络获取双目RGB深度图和双目红外深度图；S4：通过深度估计网络对矫正后的红外图像进行单目深度估计得到单目红外深度图；S5：对矫正后的RGB图像进行光照估计，获取相应的图像亮度，并对图像亮度进行光照判断，基于光照判断结果对双目RGB深度图、双目红外深度图和单目红外深度图进行加权得到最终的深度图；S6：将S5获取的深度图映射到三维空间获取伪点云，将伪点云输入点云网络获取目标的3D信息；所述S3具体包括以下步骤：S3.1：分别从矫正后的RGB图像和红外图像提取图像特征；S3.2：对从两个矫正后的图像中提取的图像特征进行拼接，并考虑目标周围的实际场景计算代价量；S3.3：通过3D卷积和反卷积对S3.2获取的代价量进行聚合，获取总代价量；S3.4：基于总代价量，在视差维度上估计视差值，再通过视差与深度的关系分别获取双目RGB深度图和双目红外深度图；所述S5具体包括以下步骤：S5.1：对矫正后的RGB图像进行光照估计，即获取图像的初始亮度，再根据优化公式优化图像的初始亮度，求解优化公式，获取图像亮度；S5.2：对所述图像亮度中的所有元素进行求和取平均，再与设定的阈值相比，进而分别获取双目RGB深度图、双目红外深度图和S4获取的单目红外深度图的权重系数；S5.3：根据权重系数对双目RGB深度图、双目红外深度图和S4获取的单目红外深度图进行加权，获取最终的深度图；所述S6具体包括以下步骤：S6.1：将深度图映射到三维空间获取伪点云，通过3D网络从伪点云中提取鸟瞰视角的特征图；S6.2：通过热力图输出头和数值回归输出头从S6.1获取的特征图中获取表征目标中心位置的热力图、目标尺寸和目标方向，进而获取目标检测框；S6.3：根据S6.1获取的特征图和S6.2获取的目标检测框，提取目标检测框四周面的中心点在特征图上的点特征；S6.4：将S6.3获取的点特征通过全连接层获取目标检测框的置信度和精修结果，获取更准确的目标3D信息。

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