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龙图腾网获悉武汉极目智能技术有限公司申请的专利自动驾驶自监督单目深度估计方法、装置、设备及介质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：CN116228828B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-07-22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：202211631969.X，技术领域涉及：G06T7/50；该发明授权自动驾驶自监督单目深度估计方法、装置、设备及介质是由王雅儒;王述良;程建伟设计研发完成，并于2022-12-19向国家知识产权局提交的专利申请。

本自动驾驶自监督单目深度估计方法、装置、设备及介质在说明书摘要公布了：本发明涉及自动驾驶技术领域，公开了自动驾驶自监督单目深度估计方法、装置、设备及介质，所述方法包括：利用第二卷积神经网络预测相机一采集的图像像素深度、两相机之间的旋转矩阵，更新转换矩阵，从而动态校正相机间外参的变化；然后利用相机二采集的图像以及相关参数对相机一采集的图像进行重建；计算重弄建图像与相机一采集的图像之间的结构相似度损失,以此训练第二卷积神经网络、第一卷积神经网络网络参数，训练后的第二卷积神经网络能够对仅通过相机一获取带畸变的待预测图像进行图像的像素级深度预测。尤其是在双目相机间外参因形变、温度、抖动等原因发生变化时，同样可以准确估计深度，大大降低了数据采集难度。

本发明授权自动驾驶自监督单目深度估计方法、装置、设备及介质在权利要求书中公布了：1.一种自动驾驶自监督单目深度估计方法，其特征在于，包括： 标定双目相机参数，初始双目相机中两个相机间的转换矩阵，所述相机参数包括每个相机的内参矩阵、每个相机的畸变参数以及两个相机之间的基线； 同步触发两个相机进行数据采集，分别获得两个相机采集的图像； 将两个相机采集的图像输入第一卷积神经网络，分别预测出两个相机的旋转矩阵，根据两个相机的旋转矩阵和基线更新所述转换矩阵； 将相机一采集的图像输入第二卷积神经网络中，预测出相机一采集的图像的像素级深度； 利用相机二采集的图像、更新后的转换矩阵、每个相机的内参矩阵、每个相机的畸变参数、两个相机之间的基线以及预测的相机一采集的图像的像素级深度，通过对相机一采集的图像进行重建，获得重建图像，其中，p1为相机一采集的图像中的二维点的坐标，p2为相机二采集的图像中的二维点的坐标，S*表示去畸变函数，G*为根据预测的深度D1将二维点映射为三维点的函数，g*为将三维点映射为二维点的函数关系式，s*表示进行畸变，K2为相机二的内参矩阵，W为更新后的转换矩阵，K1为相机一的内参矩阵； 计算重建图像与相机一采集的图像之间的结构相似度损失，采用反向传播算法将损失回传至第二卷积神经网络，对第一卷积神经网络、第二卷积神经网络的参数进行优化训练，获得训练后的第一卷积神经网络、第二卷积神经网络模型； 将待预测图像输入训练后的第二卷积神经网络中，即可获得所述待预测图像的像素级深度。

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