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龙图腾网获悉北京理工大学申请的专利一种语义引导的单目深度估计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：CN116523987B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-09-05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：202310505801.2，技术领域涉及：G06T7/50；该发明授权一种语义引导的单目深度估计方法是由宛传兵;金福生;徐源;向哲;金振中;袁野设计研发完成，并于2023-05-06向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种语义引导的单目深度估计方法在说明书摘要公布了：本发明公开了一种语义引导的单目深度估计方法，包括以下步骤：获取单目图像并提取图像特征；对图像特征分别进行深度解码和语义分割，得到深度特征和语义特征；采用注意力机制计算深度特征和语义特征的注意力权重系数，并对深度特征进行优化，得到优化深度特征；根据源图像和所述优化深度特征，计算得到重建图像；根据重建图像和输入的单目图像计算损失函数，并通过损失函数训练模型；通过训练好的模型预测单目图像深度信息；本发明采用注意力机制完成语义分割对深度信息的引导，从而产生语义一致的中间深度表示，实现跨任务的特征融合，以此克服光度重建损失的局限性。

本发明授权一种语义引导的单目深度估计方法在权利要求书中公布了：1.一种语义引导的单目深度估计方法，其特征在于，包括以下步骤： 获取单目图像并提取图像特征； 对图像特征分别进行深度解码和语义分割，得到深度特征和语义特征；其中，通过深度解码器进行深度解码，深度解码器由多个第一解码器块组成；通过语义分割解码器进行语义分割，语义分割解码器由多个第二解码器块组成； 采用注意力机制计算深度特征和语义特征的注意力权重系数，并对深度特征进行优化，得到优化深度特征；步骤包括： 获取每对第一解码器和第二解码器输出的特征图，作为待融合的深度特征Fd∈RH×W×C和语义特征Fs∈RH×W×C；其中H和W代表特征图的宽度和高度，C代表特征图的维度； 通过线性投影φ将深度特征Fd和语义特征Fs进行维度统一，并通过级联层进行拼接，得到混合特征Fds； 根据混合特征Fds，计算注意力分数，并对深度特征Fd和语义特征Fs加权优化； 将优化后的深度特征和语义特征输入至下一对第一解码器和第二解码器，分别进行深度解码和语义分割，以此类推，输出最终的优化特征图； 根据源图像和所述优化深度特征，计算得到重建图像； 根据重建图像和输入的单目图像计算损失函数，并通过损失函数训练模型； 通过训练好的模型预测单目图像深度信息。

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