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龍圖騰網獲悉東南大學申請的專利基于Transformer的單目光流、深度和位姿無監督聯合估計方法獲國家發明授權專利權，本發明授權專利權由國家知識產權局授予，授權公告號為：CN115810045B 。

龍圖騰網通過國家知識產權局官網在2025-08-26發布的發明授權授權公告中獲悉：該發明授權的專利申請號/專利號為：202211473988.4，技術領域涉及：G06T7/73；該發明授權基于Transformer的單目光流、深度和位姿無監督聯合估計方法是由張濤;劉曉晨設計研發完成，并于2022-11-23向國家知識產權局提交的專利申請。

本基于Transformer的單目光流、深度和位姿無監督聯合估計方法在說明書摘要公布了：基于Transformer的單目光流、深度和位姿無監督聯合估計方法，具體來說，為降低網絡參數和結構的冗余，同時考慮光流、深度和位姿無監督聯合估計的任務在時序上的連續性，本發明采用具有全局感受野的Transformer作為唯一的特征編碼器為三個任務同時提供統一的、具有一致性的特征描述。此外，為實現光流、深度和位姿估計之間的精度提升，考慮到聯合估計任務之間的相似性。本發明在網絡的訓練過程中，提出了互引機制來為網絡引入幾何先驗，實現對光流與位姿、深度的雙向迭代優化。此方法可以用于以無人機、無人車或機器人等為載體的，面向單目視覺的光流、深度和位姿的聯合估計任務。

本發明授權基于Transformer的單目光流、深度和位姿無監督聯合估計方法在權利要求書中公布了：1.基于Transformer的單目光流、深度和位姿無監督聯合估計方法，具體步驟如下，其特征在于： （1）訓練階段： 在訓練階段的數據為單目相機采集的三張連續圖片幀，將其在通道維度進行拼接后直接輸入到Transformer編碼器對特征進行編碼，為后續光流、深度和位姿的聯合估計提供統一的特征表示，而后分別經過光流、深度和位姿解碼器完成對特征的解碼，進而完成對應信息的聯合估計，在此過程中，采用改進的無監督損失函數，利用光流和深度與位姿之間的空間結構關系，使得網絡實現無監督學習，并利用梯度回傳對網絡參數進行不斷迭代，直至損失趨向最優，完成訓練； 所述步驟（1）中無監督光流、深度和位姿聯合估計網絡的具體含義如下： 包括以下兩個方面； （1）基于Transformer的統一特征提取器， 用一個Transformer作為三個任務的統一編碼器，僅用一次統一的特征提取即可完成三個任務對于不同特征的需求，同時，光流、深度和位姿估計任務在三維結構上具有強的幾何一致性，網絡由Transformer編碼器和光流、深度與位姿解碼器分支組成，各個網絡結構關系如下； （1） （2） （3） （4） 其中，代表Transformer統一特征提取器，代表三張時間連續的輸入圖像幀，代表Transformer提取的統一特征，表示光流解碼器分支網絡估計出的兩組光流，代表由深度解碼器分支網絡估計出的一張深度圖，則為位姿解碼器分支網絡估計的兩組位姿； （2）基于互引機制的光流與深度、位姿的迭代優化方法； 通過引入互引機制來為網絡引入幾何先驗，實現光流與位姿、深度的雙向迭代優化，具體來說，為使光流與深度、位姿的估計精度能夠實現相互促進，利用光流分支作為深度和位姿分支的指導器，令其在光流的角度指導深度和位姿生成，同時，深度和位姿分支亦作為光流分支的指導器，使其在深度和位姿估計的角度指導光流的生成，以此種互引機制來使得光流與深度、位姿估計相互促進； （2）預測階段： 當網絡完成訓練后，固定網絡參數，輸入三幀測試集上連續的單目圖像，經過Transformer編碼器對特征的統一提取與編碼后，輸入給各個解碼器分支，即可同時完成單目光流、深度和位姿的估計，同時，三個任務在預測階段亦可獨立實現預測，互不干擾。

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