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龍圖騰網獲悉北京大數據先進技術研究院申請的專利一種圖像深度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：CN119941819B 。

龍圖騰網通過國家知識產權局官網在2025-09-09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：202510436004.2，技術領域涉及：G06T7/55；該發明授權一種圖像深度估計方法是由史殿習;李雨鮮;楊國利;景羅希;喬子騰;歐陽倩瀅設計研發完成，并于2025-04-09向國家知識產權局提交的專利申請。

本一種圖像深度估計方法在說明書摘要公布了：本公開提供了一種圖像深度估計方法。旨在解決相關技術的深度估計效果較差的問題。所述方法包括：獲取目標圖像的多層共享特征；所述多層共享特征包括包含全局信息的高層特征和至少一個包含空間細節的低層特征；對所述多層共享特征的高層特征進行特征解耦，得到解耦特征，并將所述解耦特征逐層與所述多層共享特征的低層特征通過跨通道增強模塊進行融合，得到多層細化特征；將所述解耦特征和所述多層細化特征進行動態感知融合并輸入到深度預測頭中，得到所述目標圖像的深度圖。

本發明授權一種圖像深度估計方法在權利要求書中公布了：1.一種圖像深度估計方法，其特征在于，包括： 獲取目標圖像的多層共享特征；所述多層共享特征包括包含全局信息的高層特征和至少一個包含空間細節的低層特征； 對所述多層共享特征的高層特征進行特征解耦，得到解耦特征，并將所述解耦特征逐層與所述多層共享特征的低層特征通過跨通道增強模塊進行融合，得到多層細化特征；所述跨通道增強模塊用于將高層特征的抽象信息擴散到低層信息中； 將所述解耦特征和所述多層細化特征進行動態感知融合并輸入到深度預測頭中，得到所述目標圖像的深度圖； 其中，所述解耦特征包括語義解耦特征和深度解耦特征，對所述多層共享特征的高層特征進行特征解耦，得到解耦特征，包括： 將所述高層特征輸入到第一解耦分支，得到語義初始解耦特征，以及，將所述高層特征輸入到第二解耦分支，得到深度初始解耦特征；所述第一解耦分支和所述第二解耦分支用于在同一輸入的基礎上同時學習不同的特征； 將所述語義初始解耦特征輸入語義預測頭進行語義分割，得到初步語義分割圖，以及，將所述深度初始解耦特征輸入深度預測頭進行深度預測，得到初步深度圖； 根據所述初步語義分割圖和所述語義初始解耦特征，得到語義解耦特征； 根據所述初步深度圖和所述深度初始解耦特征，得到深度解耦特征。

如需購買、轉讓、實施、許可或投資類似專利技術，可聯系本專利的申請人或專利權人北京大數據先進技術研究院，其通訊地址為：100195 北京市海淀區閔莊路3號玉泉慧谷6號樓一層01；或者聯系龍圖騰網官方客服，聯系龍圖騰網可撥打電話0551-65771310或微信搜索“龍圖騰網”。