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龙图腾网获悉中国科学院沈阳自动化研究所申请的专利一种面向夜间场景融合异源图像的深度估计方法及装置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：CN119904498B 。

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：202311406876.1，技术领域涉及：G06T7/586；该发明授权一种面向夜间场景融合异源图像的深度估计方法及装置是由史泽林;向伟;樊超;李晨曦;刘云鹏;王学娟设计研发完成，并于2023-10-27向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种面向夜间场景融合异源图像的深度估计方法及装置在说明书摘要公布了：本发明涉及一种面向夜间场景融合异源图像的深度估计方法及装置，包括异源图像采集模块、融合异源图像的深度估计模块和姿态估计模块。异源图像采集模块进行异源图像的实时同步采集。融合异源图像的深度估计模块中，RGB图像特征提取单元和红外图像特征提取单元分别实现对RGB图像和红外图像中深度相关特征的提取；异源特征融合单元通过融合上述两种特征实现场景的实时深度估计。姿态估计模块得到的相机姿态用于约束深度估计模块中的深度估计结果，使其满足对极几何中的扭曲变换。本发明建立了面向夜间场景的实时深度估计，通过同步采集RGB图像和红外图像，并融合相应的深度特征，实现夜间场景下对周围环境的实时感知，具有较强的灵活性和实用性。

本发明授权一种面向夜间场景融合异源图像的深度估计方法及装置在权利要求书中公布了：1.一种面向夜间场景融合异源图像的深度估计装置，其特征在于，设置如下各模块，使得离线建立网络模型并迭代训练，获取优化后的装置，使其用于对夜间场景的异源图像进行深度估计，装置包括： 异源图像采集模块，通过控制异源相机，实现同步采集异源的夜间场景图像，建立训练集数据； 融合异源图像的深度估计模块，包括RGB图像特征提取单元、红外图像特征提取单元以及异源特征融合单元，用于提取并融合异源的图像特征，进行深度估计；同时结合姿态估计模块输出的相对姿态估计Tt→t′重建夜间目标场景，通过相应的光度损失来进行训练，实现基于异源图像的夜间场景深度估计，最终输出稠密深度图；其中，提取红外图像特征后还包括进行掩码处理，用于对仅在红外图像中显现的识别区域进行掩码屏蔽，保留在异源图像中同时显现的识别区域作为掩码模板区；其中，所述掩码屏蔽将红外图像特征提取单元得到的特征图上对应位置置0；掩码模板区通过神经网络训练得到；其中，最终输出稠密深度图包括：结合局部可微的双线性插值，得到由源图像It′重建的目标重建图像It′→t；建立重建后的逐像素光度损失进行迭代训练,优化融合异源图像的深度估计模块和姿态估计模块相应的网络模型参数； 姿态估计模块，包括RGB相机姿态估计单元、红外相机姿态估计单元以及姿态一致性约束单元，用于对异源相机进行相机姿态估计并通过一致性约束来加强收敛；最终结合对极几何将相对姿态估计结果Tt→t′与深度估计模块的估计结果相结合，实现姿态网络与深度估计网络的同时训练；其中，所述RGB相机姿态估计单元和红外相机姿态估计单元均采用CNN网络，分别估计相邻RGB图像帧之间的相机姿态和相邻红外图像帧之间的相机姿态，并通过姿态一致性约束单元进行约束，使得两个异源相机的相机姿态估计结果应保持一致；其中，所述结合对极几何约束估计出的相机姿态与深度信息满足对极几何中的扭曲变换，其输出的相对姿态估计Tt→t′包括相机在三个方向的偏移量和三种角度变化。

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