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龙图腾网获悉浙江大学申请的专利一种用于多视图自监督深度估计的特征融合和映射方法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：CN118429770B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-06-17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：202410607489.2，技术领域涉及：G06V10/80；该发明授权一种用于多视图自监督深度估计的特征融合和映射方法是由肖凯凯;李睿航;尹哲;郑黄楠;李涛;叶山顶;潘之杰;李红;吕攀设计研发完成，并于2024-05-16向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种用于多视图自监督深度估计的特征融合和映射方法在说明书摘要公布了：本发明公开了一种用于多视图自监督深度估计的特征融合和映射方法，为每个视图提取特征映射，投影到相同的表示空间中建立多视角体素特征映射；为了避免在单个视图内使用注意力编码导致多视角信息的丢失，通过反投影将体积特征映射投影到圆柱坐标系中，并应用MLP处理重叠区域的特征，从而更好地利用信息；利用自注意机制进行编码，并将其反投影到原始视图中进行深度解码。与基于俯视图的自监督深度估计方法相比，本发明的特征融合方法更适用于深度估计任务，因为避免了z轴特征的压缩和丢失；此外，通过自监督损失函数，充分利用多相机系统的特点，假设通过视点中心的一条线在圆柱上的两个交点之间的距离在短时间内保持不变，通过在训练过程中最小化这个度量值在帧之间的差异，本发明进一步提升了深度估计的性能。

本发明授权一种用于多视图自监督深度估计的特征融合和映射方法在权利要求书中公布了：1.一种用于多视图自监督深度估计的特征融合和映射方法，其特征在于包括如下步骤： 步骤S1：对每个视点的图像中提取的特征进行投影和重叠处理，建立体积特征图，利用体积特征图从多个视角融合图像特征，建立圆柱特征图，通过平坦化体积特征图得到鸟瞰特征图； 步骤S2：采用自注意力机制对圆柱特征图进行编码； 步骤S3：深度和姿态解码；将编码后的圆柱特征图解码为每个视角的深度图，从鸟瞰特征图中解码出视图不同帧之间的变换关系；深度解码基于具有时空常数的特征构建自监督损失函数，公式如下： 其中，表示重投影损失，表示相邻视图损失，表示圆柱自监督损失，λr、λa、λcyl分别表示三个损失的权重； 所述重投影损失在时间ti使用变换矩阵和深度估计，将图像投影到时间对应的视点图像上，使用强度差异和结构相似性的加权总和构建了重投影损失 所述相邻视图损失根据视点之间已知的变换矩阵，对视点之间的重叠部分进行投影，并建立相邻视图损失 所述圆柱自监督损失当移动距离短时，相应圆柱深度图中的点对间距离近似保持恒定，以此构建圆柱自监督损失

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