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龙图腾网获悉西安电子科技大学申请的专利基于双重空间池化金字塔的立体匹配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：CN115375746B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-07-08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：202210336322.8，技术领域涉及：G06T7/593；该发明授权基于双重空间池化金字塔的立体匹配方法是由何立火;刘晓天;唐杰浩;柯俊杰;高新波;路文;李洁;王笛设计研发完成，并于2022-03-31向国家知识产权局提交的专利申请。

本基于双重空间池化金字塔的立体匹配方法在说明书摘要公布了：本发明公开了一种基于双重空间金字塔的立体匹配方法，主要解决现有双目立体匹配方法中缺失多尺度语义信息及无法充分提取特征的纹理信息与整体信息的问题，其实现方案为：获取双目立体匹配训练样本集T与验证样本集V；分别建立特征提取网络E、代价聚合网络R以及视差回归网络G，并将级联构成双目立体匹配网络S；使用训练样本集T，通过随机梯度下降法对该双目立体匹配网络S进行训练；将验证样本集V输入到训练好的双目立体匹配网络St中，得到立体匹配的结果Ii pred。本发明提升了立体匹配方法在语义边缘处、纹理复杂区域的匹配精度，有效地减少了匹配结果中的离群点，有效提高了立体匹配结果的准确性，可用于对双目相机获取的图像与视频进行视差估计。

本发明授权基于双重空间池化金字塔的立体匹配方法在权利要求书中公布了：1.一种基于双重池化金字塔结构的立体匹配方法，其特征在于，包括： 1获取双目立体匹配训练样本集T与验证样本集V 从已有的双目立体匹配数据集中获取N+M组图像对Ii＝{Ii L,Ii R,Ii GT}，其中Ii L、Ii R分别为第i个图像对的左目图像及右目图像，Ii GT为第i个图像对的真实视差图像； 将数据集中N个图像对作为训练的样本集T＝{I1,I2,…,Ij,…,IN}，1≤j≤N；M个图像对作为训练结果的验证集V＝{IN+1,IN+2,…,IN+k,…,IN+M}，1≤k≤M，N≥180、M≥20； 2构建基于双重空间池化金字塔的双目立体匹配网络S 2a建立由平均池化金字塔E2AVG和最大池化金字塔E2MAX并联构成的双重金字塔网络E2； 2b建立由初始卷积神经网络E1、双重池化金字塔网络E2以及特征融合网络E3级联构成的特征提取网络E； 2c建立由三个堆叠的三维卷积神经网络级联构成的代价聚合网络R； 2d将特征提取网络E、代价聚合网络R以及视差回归网络G级联构成双目立体匹配网络S； 3对双目立体匹配网络S进行训练： 3a设置学习率η，最大训练次数tmax，当前迭代周期t'＝0； 3b对训练集T中的左目图像Ii L与右目图像Ii R使用前向传播方法得到网络输出的预测视差图Ii pred； 3c对输出的图像使用SmoothL1损失函数计算预测视差图Ii pred与真实视差图Ii GT之间的误差Li，并使用反向传播的梯度下降算法对当前网络St中的卷积核权重参数ωt以及卷积核偏置参数bt进行更新； 3d将当前迭代周期加1，即t'＝t'+1，判断是否达到最大迭代次数： 若t'＝tmax，则达到最大迭代次数，此时训练结束，得到训练好的双目立体匹配网络 St，若t'＜tmax，则返回3b； 4将验证样本集V输入到训练好的双重空间池化金字塔的立体匹配网络S中，依次经过其中的特征提取网络E、代价聚合网络R及视差回归网络G，得到视差图的预测结果Ii pred，该预测结果即为立体匹配的结果。

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