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龙图腾网获悉杭州电子科技大学申请的专利一种基于双目视觉与深度学习的深海表生矿产地形重建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：CN118379445B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-09-12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：202410459537.8，技术领域涉及：G06T17/05；该发明授权一种基于双目视觉与深度学习的深海表生矿产地形重建方法是由李竹;李蕊;刘圆圆;于海滨;彭时林;史剑光设计研发完成，并于2024-04-17向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种基于双目视觉与深度学习的深海表生矿产地形重建方法在说明书摘要公布了：本发明公开了基于双目视觉与深度学习的深海表生矿产地形重建方法，包括以下步骤：S10，通过固定基线距离的双目相机拍摄原始RGB图像；S20，通过绿色线激光扫描获得深度真值数据；S30，将原始RGB图像与深度真值数据经过对齐算法对齐；S40，使得原始RGB图像与深度真值数据之间进行像素级配准，从而获得一套完整的RGB‑D数据集；S50，将RGB‑D数据集用于三维双目深度感知网络的训练与测试；S60，生成深海表生矿产三维点云数据，从而恢复出深海表生矿产三维地形图。本发明针对深海表生矿产密集分布的特性，设计了一个可以精细化特征提取过程的水下双目深度感知网络，并最终利用该网络以及RGB‑D数据集获得精准的深海表生矿产三维地形点云数据。

本发明授权一种基于双目视觉与深度学习的深海表生矿产地形重建方法在权利要求书中公布了：1.一种基于双目视觉与深度学习的深海表生矿产地形重建方法，其特征在于，包括以下步骤： S10，通过固定基线距离的双目相机拍摄原始RGB图像； S20，通过绿色线激光扫描获得深度真值数据； S30，将原始RGB图像与深度真值数据经过对齐算法对齐； S40，使得原始RGB图像与深度真值数据之间进行像素级配准，从而获得一套完整的RGB-D数据集； S50，将RGB-D数据集用于三维双目深度感知网络的训练与测试； S60，生成深海表生矿产三维点云数据，从而恢复出深海表生矿产三维地形图； 所述S10和S20包括以下步骤： S11，利用相距一定距离的线激光投射器和水下相机，将绿色线激光投射于矿产样品表面； S12，由激光器与水下相机组成的扫描系统成固定角度和距离放置在固定装置上，并随滑轨一起运动； S13，在深度数据采集之前，通过对水下相机、光平面以及滑轨移动速度的分别标定获得校准后的线激光扫描系统模型； S14，水下相机标定使用单目相机标定算法获取到相机内外参数据； S15，光平面标定从两张不同高度拍摄的激光线图像中通过二值化分离出激光线并筛选出一系列坐标点记为； S16，根据相机标定时生成的内外参矩阵将这些坐标转换为世界坐标记为； S17，利用最小二乘法拟合出光平面； 所述S13中移动速度的标定为了获取相机拍摄前后两帧之间扫描平台移动的距离和方向，该方法先将标定板放置在某一起始位置并利用相机拍摄一张图像；然后将整个激光扫描系统移动一段距离，待整个系统稳定后拍摄第二张标定板图像并记录整个系统的运动时间t；最后根据前后两张标定板图像求得整个系统的运动速度： ； 其中，fps为相机帧率，运动方向由第一张图像中标定板中心指向第二张标定板中心，当激光线投射到不同高度的样品和沉积物上时，其形成了由被测物体所调制的光条，从而落于光平面不同位置； 将激光线从视频帧图像中提取后，根据激光线中心像素坐标和拟合出的光平面方程求解出激光线中心点对应的世界坐标； 根据两帧之间的时间差t和平台的移动速度v可求得两帧图像之间的真实物理距离：； 将每帧数据激光线中心点的世界坐标按照实际物理距离进行拼接，从而得到水底对应的真值深度数据。

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