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龙图腾网获悉黑龙江惠达科技股份有限公司申请的专利检测方法、装置以及无人机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：CN116994165B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-12-26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：202311136083.2，技术领域涉及：G06V20/17；该发明授权检测方法、装置以及无人机是由常志中;张鹏设计研发完成，并于2023-09-04向国家知识产权局提交的专利申请。

本检测方法、装置以及无人机在说明书摘要公布了：本申请实施例提供了一种检测方法、装置以及无人机，该方法可应用于无人机领域，该方法包括：获取目标场景的第一图像和第二图像；对第一图像和第二图像进行匹配代价检测，得到匹配代价检测结果；将匹配代价检测结果输入到第一神经网络中，得到视差预测结果；将匹配代价检测结果输入到第二神经网络中，得到不确定性预测结果；将视差预测结果和不确定预测结果输入到第三神经网络中，得到检测结果，该检测结果用于指示第一图像和或第二图像的视差预测结果是否失效。通过上述方法，能够检测出整张图像的视差预测结果是否发生了失效，从而更好地完成无人机场景下的三维重建，以及更好地进行环境感知中的视觉避障。

本发明授权检测方法、装置以及无人机在权利要求书中公布了：1.一种检测方法，其特征在于，所述方法包括： 获取目标场景的第一图像和第二图像； 对所述第一图像和所述第二图像进行匹配代价检测，得到匹配代价检测结果，所述匹配代价检测结果用于指示所述第一图像和所述第二图像中像素对的相似度； 将所述匹配代价检测结果输入到第一神经网络中，得到视差预测结果； 将所述匹配代价检测结果输入到第二神经网络中，得到不确定性预测结果，所述不确定性预测结果用于指示根据所述像素对进行视差预测的可信程度，所述第二神经网络训练时对应的损失函数是根据绝对误差损失函数、视差误差分布损失函数和不确定性分布损失函数确定的，所述视差误差分布损失函数和不确定性分布损失函数可以通过累计所述第一图像和所述第二图像中每个像素点对应的权重得到； 将所述视差预测结果和所述不确定性预测结果输入到第三神经网络中，得到检测结果，所述检测结果用于指示所述第一图像和或所述第二图像的视差预测结果是否失效，所述第三神经网络是通过样本数据和数据标签得到的，所述样本数据包括：样本视差预测结果、视差真实值和样本不确定性预测结果，所述样本标签包括样本检测结果； 所述第二神经网络训练时对应的损失函数具体通过如下公式确定： 其中，N为所述第一图像和或所述第二图像中的像素点总数，为所述不确定性预测结果，为第i个像素的视差值，为第i个像素的视差真实值，i≤N，为所述视差误差分布损失函数，为所述不确定性分布损失函数，m为预设的能够反映区间长度的常数； 所述视差误差分布损失函数具体可以通过如下公式确定： 其中，视差误差在第j个像素对应的权重可以通过如下公式确定： 其中，为视差误差的均值，为视差误差的方差，和为常数，为预设的能够反映区间长度的常数。

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