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龙图腾网获悉南京信息工程大学申请的专利一种轻量化的深度估计方法和系统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：CN119762567B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-06-27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：202510261430.7，技术领域涉及：G06T7/55；该发明授权一种轻量化的深度估计方法和系统是由陈一鸣;刘毅;张雨健设计研发完成，并于2025-03-06向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种轻量化的深度估计方法和系统在说明书摘要公布了：本申请公开了一种轻量化的深度估计方法和系统，属于双目系统深度估计技术领域，包括：获取深度估计模型，将双目深度图像输入所述深度估计模型，获取深度估计结果，在获取深度估计模型时，确定双目深度图像为输入参量，基于二维深度可分离卷积对输入参量进行特征提取，并基于提取的特征参量获取代价体，基于三维逐点卷积对代价体进行堆叠沙漏处理，获取多深度特征信息，确定多深度特征信息为深度估计结果，即输出参量。本申请融合二维深度可分离卷积和三维逐点卷积等轻量化的特征提取方式，可减小特征提取的层数，减小深度估计模型的参数量，解决双目深度估计网络在实际应用场景中部署困难，内存利用率低，硬件资源浪费的技术问题。

本发明授权一种轻量化的深度估计方法和系统在权利要求书中公布了：1.一种轻量化的深度估计方法，其特征在于，包括： 获取深度估计模型，将双目深度图像输入所述深度估计模型，获取深度估计结果，其中，所述获取深度估计模型的步骤包括： 确定输入参量，所述输入参量包括双目深度图像； 基于二维深度可分离卷积对所述输入参量进行特征提取，获取特征参量； 通过所述特征参量获取代价体； 基于三维逐点卷积对所述代价体进行堆叠沙漏处理，获取多深度特征信息； 确定输出参量，所述输出参量包括多深度特征信息，所述多深度特征信息用于表征深度估计结果； 基于所述深度估计结果对所述深度估计模型进行模型训练，所述模型训练包括分类任务和回归任务； 获取深度图标签，并基于所述深度图标签获取分类标签和回归标签：对所述深度图标签进行聚类处理，获取聚类中心； 基于所述聚类中心和视差分类，获取类别映射； 基于所述类别映射获取所述分类标签； 基于所述分类标签和所述分类任务，获取分类损失； 基于所述回归标签和所述回归任务，获取回归损失； 基于所述分类损失和所述回归损失确定总损失函数：通过多层串联堆叠的沙漏网络进行所述堆叠沙漏处理，在多层所述沙漏网络中， 对各所述沙漏网络的输出均使用平滑绝对误差损失函数确定回归损失，并分配权重系数；其中，深度越大的所述沙漏网络的输出分配的权重系数越大； 对各所述沙漏网络的输出均使用交叉熵损失函数确定分类损失，并分配权重系数；其中，深度越大的所述沙漏网络的输出分配的权重系数越大； 对于分类损失和回归损失之间的权重系数分配，使用动态系数分配，在优化迭代次数小于迭代阈值时，仅使用分类损失作为总损失函数；在迭代次数大于或等于迭代阈值时，则基于分类损失和回归损失分配权重系数后的函数确定总损失函数； 基于所述总损失函数优化所述深度估计模型。

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