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龍圖騰網獲悉哈爾濱工業大學申請的專利一種基于視覺慣性系統和置信度指導的無監督深度補全方法和系統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：CN116703967B 。

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：202310398539.6，技術領域涉及：G06T7/246；該發明授權一種基于視覺慣性系統和置信度指導的無監督深度補全方法和系統是由霍炬;張瀚軒;劉琪;劉雪澄;薛牧遙;周建寶設計研發完成，并于2023-04-14向國家知識產權局提交的專利申請。

本一種基于視覺慣性系統和置信度指導的無監督深度補全方法和系統在說明書摘要公布了：一種基于視覺慣性系統和置信度指導的無監督深度補全方法和系統，涉及機器人計算機視覺技術領域。解決現有無監督深度補全方法網絡參數復雜，不能廣泛應用的問題。方法包括：采用視覺慣性系統獲取圖像、稀疏深度地圖和相機姿態；建立非指導稠密深度補全網絡，非指導稠密深度補全網絡處理稀疏深度地圖，獲取置信度和非指導稠密深度地圖；指導深度補全網絡處理置信度和非指導稠密深度地圖，獲取指導稠密深度地圖；運動殘差網絡處理指導稠密深度地圖、圖像和相機運動位姿，獲取平移殘差矩陣；損失函數訓練指導深度補全網絡，獲取指導深度補全網絡訓練模型；損失函數訓練運動殘差網絡，獲取運動殘差網絡訓練模型。應用于圖像處理技術領域。

本發明授權一種基于視覺慣性系統和置信度指導的無監督深度補全方法和系統在權利要求書中公布了：1.一種基于視覺慣性系統和置信度指導的無監督深度補全方法，其特征在于，所述方法包括： 采用視覺慣性SLAM系統獲取RGB圖像、稀疏深度地圖和相機姿態； 建立非指導稠密深度補全網絡； 根據所述非指導稠密深度補全網絡處理所述稀疏深度地圖，獲取置信度和非指導稠密深度； 根據指導深度補全網絡處理所述置信度和非指導稠密深度，獲取指導稠密深度地圖； 采用運動殘差網絡處理所述指導稠密深度地圖、RGB圖像和相機運動位姿，獲取平移殘差矩陣； 根據Losses損失函數訓練所述指導深度補全網絡，獲取指導深度補全網絡訓練模型； 根據Losses損失函數訓練所述運動殘差網絡，獲取運動殘差網絡訓練模型； 所述根據所述置信度和非指導稠密深度估計稠密深度的指導深度補全網絡，包括： 所述置信度和非指導稠密深度經過3*3的2d卷積＋激活函數、3*3的2d卷積＋Leaky激活函數和2d卷積處理，獲取稠密深度的指導深度補全網絡； 所述運動殘差網絡具體為： 步長為2的卷積堆棧，共有5個卷積堆棧，最后一個卷積堆棧為平均池，所述平均池有1024個通道，空間分辨率1*1； 所述運動殘差網絡還包括3個通道的2個1*1卷積層。

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哈爾濱工業大學，其通訊地址為：150001 黑龍江省哈爾濱市南崗區西大直街92號；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”。