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龙图腾网获悉北京理工大学申请的专利一种双目视觉深度估计方法、装置、设备、介质及产品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：CN119850698B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-10-17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：202411918678.8，技术领域涉及：G06T7/55；该发明授权一种双目视觉深度估计方法、装置、设备、介质及产品是由石青;张雨来;李晟铭;陈祚为设计研发完成，并于2024-12-25向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种双目视觉深度估计方法、装置、设备、介质及产品在说明书摘要公布了：本申请公开了一种双目视觉深度估计方法、装置、设备、介质及产品，涉及机器人环境感知技术领域，该方法包括：获取双目图像序列，双目图像序列包括若干连续的目标图像对；每一目标图像对包括左目图像和右目图像，将目标图像对输入至训练好的视差估计模型中，得到目标图像对的最终预测视差图，根据目标图像对的最终预测视差图和双目摄像头的相机参数计算深度信息，本申请可在狭窄空间约束下，机器人无法搭载激光雷达或深度相机时，实现基于纯视觉的深度感知。

本发明授权一种双目视觉深度估计方法、装置、设备、介质及产品在权利要求书中公布了：1.一种双目视觉深度估计方法，其特征在于，所述双目视觉深度估计方法包括： 获取双目图像序列；所述双目图像序列由机器人上的双目摄像头对目标区域进行拍摄得到；所述双目图像序列包括若干连续的目标图像对；每一所述目标图像对包括左目图像和右目图像； 对于每一所述目标图像对，将所述目标图像对输入至训练好的视差估计模型中，得到所述目标图像对的最终预测视差图； 其中，所述视差估计模型包括特征提取模块、相关金字塔和递归更新模块； 所述特征提取模块包括第一编码器、第二编码器和第三编码器； 所述第一编码器，用于对所述左目图像进行特征提取，得到左目图像特征； 所述第二编码器，用于对所述右目图像进行特征提取，得到右目图像特征； 所述第三编码器，用于对所述左目图像进行特征提取，得到上下文编码特征；第一编码器和第二编码器使用共享权重的特征提取网络；第三编码器与第一编码器和第二编码器结构相同，第一编码器、第二编码器和第三编码器均由5层卷积层构成； 利用自注意力机制对左目和右目的特征分别进行全局建模，自注意力机制可以捕捉图像中任意两个像素之间的关系，从而在立体匹配中更好地找到对应点对，在自注意力机制中，输入特征经过查询、键和值三个可更新参数的线性变换，计算查询与键之间的相似度，得到注意力权重，再通过加权求和得到输出特征；通过跨视图注意力机制，将左图像和右图像的特征进行交互，计算左右图像之间的匹配关系，从而建立左右图像之间的相同特征的匹配关系； 所述相关金字塔，用于：对所述左目图像特征和所述右目图像特征进行相似度计算，得到代价体积；根据代价体积的初始估计生成初始视差图； 所述递归更新模块，用于：利用循环神经网络，根据当前视差图、所述代价体积和所述上下文编码特征进行多次迭代更新，得到所述目标图像对的最终预测视差图；第一次迭代过程中的当前视差图为初始视差图； 根据所述目标图像对的最终预测视差图和所述双目摄像头的相机参数计算深度信息；所述深度信息用于创建目标区域的三维场景。

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