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龍圖騰網獲悉榮耀終端有限公司申請的專利圖像處理方法、裝置及存儲介質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：CN116152584B 。

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：202111355214.7，技術領域涉及：G06V10/774；該發明授權圖像處理方法、裝置及存儲介質是由王國毅;周俊偉;劉小偉;陳兵設計研發完成，并于2021-11-16向國家知識產權局提交的專利申請。

本圖像處理方法、裝置及存儲介質在說明書摘要公布了：本申請實施例提供一種圖像處理方法、裝置及存儲介質，涉及圖像處理技術領域，該方法包括終端設備利用圖像采集設備獲取待處理圖像；所述待處理圖像為二維圖像；終端設備將待處理圖像輸入深度估計模型，深度估計模型用于使待處理圖像的深度信息分別收斂于多個目標深度值；目標深度值與待處理圖像中區間一一對應；區間與待處理圖像中對象的深度范圍有關；不同區間的深度范圍不同；終端設備利用深度估計模型輸出待處理圖像的深度信息，這樣，待處理圖像中不同區間的目標深度值不同，因而深度估計模型將待處理圖像的深度信息收斂于不同區間的多個不同的目標深度值的情況下，該深度估計模型預測得到的待處理圖像的深度信息更趨近于實際值。

本發明授權圖像處理方法、裝置及存儲介質在權利要求書中公布了：1.一種圖像處理方法，其特征在于，所述方法包括： 終端設備利用圖像采集設備獲取待處理圖像；所述待處理圖像為二維圖像； 所述終端設備將所述待處理圖像輸入深度估計模型，所述深度估計模型用于使所述待處理圖像的深度信息分別收斂于多個目標深度值；所述目標深度值與所述待處理圖像中區間一一對應；所述區間與所述待處理圖像中對象的深度范圍有關；不同所述區間的所述深度范圍不同； 所述終端設備利用所述深度估計模型獲取所述待處理圖像的深度信息； 所述深度估計模型是根據多個樣本數據以及損失函數對神經網絡模型進行迭代訓練直至收斂得到的； 所述樣本數據包括樣本圖像、所述樣本圖像所標注的標注深度信息以及所述樣本圖像所標注的標注區間數量； 所述神經網絡模型的輸入包括所述樣本圖像；所述神經網絡模型的輸出包括所述樣本圖像的預測深度信息以及所述樣本圖像中各區間的預測深度特征值； 所述損失函數用于表征所述標注深度信息與所述預測深度信息的相似度，且用于表征所述預測深度特征值與標注深度特征值的相似度；所述標注深度特征值包括多個第一深度值；所述第一深度值與所述樣本圖像中第一區間一一對應；所述第一區間是根據所述標注區間數量劃分所述樣本圖像得到的； 所述神經網絡模型包括特征提取模型和區間劃分網絡； 所述特征提取模型的輸入包括所述樣本圖像；所述特征提取模型的輸出包括所述樣本圖像的特征圖；所述特征圖用于表征所述樣本圖像像素級別的特征； 所述區間劃分網絡的輸入為所述特征圖；所述區間劃分網絡的輸出包括注意力特征圖和區間劃分數量；所述注意力特征圖包括所述樣本圖像中與深度相關的特征； 所述預測深度信息是將所述區間劃分數量以及所述注意力特征圖輸入所述神經網絡模型的其他層得到的；所述其他層為所述神經網絡模型中除所述特征提取模型以及所述區間劃分網絡之外的神經網絡層； 所述預測深度特征值包括多個第二深度值；所述第二深度值與所述樣本圖像中第二區間一一對應；所述第二區間是根據所述區間劃分數量劃分所述樣本圖像得到的； 所述區間劃分網絡為基于注意力機制的網絡模型。

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