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龙图腾网获悉浙江大学申请的专利一种基于结构信息引导的相机-毫米波雷达融合深度补全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：CN119649048B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-09-16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：202411758807.1，技术领域涉及：G06V10/44；该发明授权一种基于结构信息引导的相机-毫米波雷达融合深度补全方法是由张富怡;沈会良;王芳;余柱;周子力;白骁凯;曹思源设计研发完成，并于2024-12-03向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种基于结构信息引导的相机-毫米波雷达融合深度补全方法在说明书摘要公布了：本发明公开了一种基于结构信息引导的相机‑毫米波雷达融合深度补全方法，该方法为：首先从RGB图像和毫米波深度图中分别提取图像特征和深度特征，然后利用图像特征引导深度特征进行增强，接着对增强后的深度特征和图像特征在更大尺度下进行特征提取和增强，重复进行特征提取和增强步骤直至特征尺度达到预设尺度，将最后一个尺度下的图像特征和深度特征进行融合，对融合特征进行逐尺度上采样得到与毫米波深度图尺寸相同的稠密深度图。本发明方法通过在多尺度特征上进行操作使得特征提取过程能够聚焦在与结构信息强相关的通道和空间位置上，最终实现从一张稀疏毫米波雷达深度图恢复出一张结构细节良好且绝对深度值准确的稠密深度图。

本发明授权一种基于结构信息引导的相机-毫米波雷达融合深度补全方法在权利要求书中公布了：1.一种基于结构信息引导的相机-毫米波雷达融合深度补全方法，其特征在于， 首先从RGB图像和毫米波深度图中分别提取图像特征和深度特征，然后利用图像特征引导深度特征进行增强，接着对增强后的深度特征和图像特征在更大尺度下进行特征提取和增强，重复进行特征提取和增强步骤直至特征尺度达到预设尺度，将最后一个尺度下的图像特征和深度特征进行融合，对融合特征进行逐尺度上采样得到与所述毫米波深度图尺寸相同的稠密深度图； 具体步骤如下： S1：给定一对RGB图像和稀疏毫米波深度图，分别通过一组降采样和升维操作得到初始图像特征和初始深度特征，分别表示图像的高和宽； S2：分别从和中提取图像特征和深度特征，其中表示特征的尺度，表示图像特征的维度，表示深度特征的维度； S3：利用中的结构信息引导进行增强，得到增强后的深度特征；具体包括： S31：将和在特征维度上进行拼接，得到融合特征； S32：使用通道注意力机制提取中通道维度的结构信息，得到一张通道注意力图； S33：将通道注意力图与深度特征进行逐像素相乘，得到经过通道层面特征增强的深度特征； S34：使用空间注意力机制提取中空间维度的结构信息，得到一张空间注意力图； S35：将空间注意力图与经过通道层面特征增强的深度特征进行逐像素相乘，得到进一步经过空间层面特征增强的深度特征； S36：将图像特征与在特征维度上进行拼接，然后通过一层卷积将特征维度匹配到与一致，进而得到增强后的深度特征； S4：将和设置为新的和，在+1尺度下重复S2-S3的操作，直至当达到预设尺度； S5：将最后一个尺度下得到的图像特征和深度特征进行融合，得到最后一个尺度下的融合特征，还包括： 1）对于最后一个尺度下的融合特征、最后一个尺度下的图像特征和最后一个尺度下的增强后的深度特征；首先将的维度提升到与一致，然后相加，得到跳跃连接特征，其中表示维度提升操作；接着将融合特征经过上采样和卷积操作，然后将结果和在特征维度上进行拼接得到对最后一个尺度下的特征上采样后的特征； 2）用第个尺度下的替换，结合其对应尺度的图像特征以及其对应尺度的深度特征，重复步骤1）中的操作得到； 3）在下一个尺度下循环步骤2）的操作，直到恢复出与尺寸相同的稠密深度图。

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