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龙图腾网获悉华东师范大学申请的专利一种基于目标表面点高度和不确定性的单目深度估计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：CN116843737B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-12-30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：202310701742.6，技术领域涉及：G06T7/50；该发明授权一种基于目标表面点高度和不确定性的单目深度估计方法是由吉银帅;续晋华;孙仕亮设计研发完成，并于2023-06-14向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种基于目标表面点高度和不确定性的单目深度估计方法在说明书摘要公布了：本发明公开了一种基于目标表面点高度和不确定性的单目深度估计方法，提出用物体表面点的物理高度和投影高度来代替物体本身的高度，从而得到多个深度候选值。此外，估计高度的不确定性，并用直接回归的深度代替高不确定性的推断实例深度。根据不确定度，将这些深度预测结合起来，得到最终目标深度。本发明在KITTI数据集上取得了最好的性能表现，并且推理时间满足自动驾驶实时性的要求。

本发明授权一种基于目标表面点高度和不确定性的单目深度估计方法在权利要求书中公布了：1.一种基于目标表面点高度和不确定性的单目深度估计方法，其特征在于，该方法包括如下步骤： 步骤1：训练阶段，将道路交通场景的图像中的每个目标即汽车、行人和骑行者分解为n*n个表面采样点，对表面采样点的物理高度和像素高度进行建模，利用相机参数和投影变换计算两种高度的真实值，作为训练时的真实标签； 步骤2：推理阶段，输入的图像经过主干网络提取特征之后连接多检测头来预测每个表面采样点的物理高度和像素高度以及两高度对应的拉普拉斯不确定性，并预测每一个表面采样点到目标3D中心的距离，对于每一对物理高度和像素高度，利用相机针孔模型计算出一个候选表面深度值以及此深度值对应的不确定性； 步骤3：将表面采样点的深度与表面点到目标3D中心的距离相加之后得到n*n个实例深度候选值； 步骤4：根据每个表面采样点实例深度的不确定性将深度候选值加权组合为最终的实例深度； 步骤5：利用KITTI训练集提供的3D包围框真实标签以及步骤1生成的真实标签对网络进行训练；训练完后，在KITTI测试集上进行性能测试；其中： 步骤1所述表面采样点的物理高度和像素高度，是指相机坐标系下表面点到底面的距离和在图像中的投影像素高度；具体计算如下： a1：将雷达点云投影到图像平面，得到像素级的深度图，利用RoI-Align获取n*n个表面采样点的像素坐标以及对应深度的标签； a2：用相机内参将表面点重投影到3D空间中： ； 其中，，表示表面采样点的像素坐标，，表示图像中心的像素坐标，，分别表示相机的水平焦距和垂直焦距，，，表示表面点在3D空间中的坐标； a3：将目标3D包围框的底面中心点的y坐标与表面点在3D空间中的y坐标相减得到物理高度的真实标签： ； a4：利用相机透视几何模型将投影到图像平面得到像素高度的真实标签： ； 其中，表示相机焦距； 步骤2根据预测的物理高度和像素高度计算出一个候选表面深度值，具体为： ； 其中，表示相机焦距； 步骤3所述的n*n个实例深度候选值，其每个表面采样点对应的实例深度由表面点的深度和表面点到目标3D中心的距离相加得到： ； 其中，表示表面点到目标3D中心的距离。

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