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龙图腾网获悉人加智能机器人技术(北京)有限公司申请的专利端到端多任务立体深度与语义融合的视觉感知系统及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：CN120913137B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2026-01-27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：202511429990.5，技术领域涉及：G06V20/50；该发明授权端到端多任务立体深度与语义融合的视觉感知系统及方法是由李嘉俊;窦仁银;杨俊锋;杨光设计研发完成，并于2025-10-09向国家知识产权局提交的专利申请。

本端到端多任务立体深度与语义融合的视觉感知系统及方法在说明书摘要公布了：本申请提供一种端到端多任务立体深度与语义融合的视觉感知系统及方法。包括：图像采集模块，用于输出携带标定参数标识的图像数据；融合预处理模块，用于对同步图像对进行处理，得到配准图像对；多任务网络模块，包括共享特征提取层、深度估计分支与语义分割分支；多任务耦合单元，用于对共享特征与分支特征施加一致性约束，并在分支间传递几何先验与类别先验；输出接口模块，用于将深度图与语义掩码按预设数据结构封装，并通过工业实时通信接口输出至外部执行控制系统的实时控制接口以供调用。本申请能够实现端到端低时延与确定性输出、时间同步与标定一致性维护、紧凑集成与简化布线，并稳定向控制系统提供高精度深度图与语义掩码。

本发明授权端到端多任务立体深度与语义融合的视觉感知系统及方法在权利要求书中公布了：1.一种端到端多任务立体深度与语义融合的视觉感知系统，其特征在于，包括： 图像采集模块，用于通过双目成像单元在统一时间基下获取同步图像对，并输出携带标定参数标识的图像数据； 融合预处理模块，用于根据标定参数对所述同步图像对进行几何校正、噪声抑制与立体配准，得到配准图像对； 多任务网络模块，包括共享特征提取层、深度估计分支与语义分割分支；其中，所述共享特征提取层用于从所述配准图像对生成共享特征图，所述深度估计分支用于基于所述共享特征图构建代价表示并输出深度图，所述语义分割分支用于基于所述共享特征图进行多尺度语义解析并输出语义掩码； 多任务耦合单元，与所述共享特征提取层、所述深度估计分支及所述语义分割分支相连，用于对共享特征与分支特征施加一致性约束，并在分支间传递几何先验与类别先验； 输出接口模块，用于将所述深度图与所述语义掩码按预设数据结构封装，并通过工业实时通信接口输出至外部执行控制系统的实时控制接口以供调用； 其中，所述共享特征提取层用于： 对所述配准图像对的左右视图分别进行权重共享的层级卷积特征编码，以获得多尺度特征表示； 基于跨层连接将不同尺度的细节特征与语义特征进行融合并统一张量格式，以形成所述共享特征图； 将所述共享特征图同时提供给所述深度估计分支与所述语义分割分支，并输出与所述共享特征图位置对应的特征索引，以供所述多任务耦合单元调用； 所述多任务耦合单元用于： 在所述共享特征图的边界邻域，对所述深度估计分支的边缘特征与所述语义分割分支的边界特征计算一致性度量，并将所述一致性度量作为训练约束项用于约束两分支的边界对齐； 从所述深度估计分支生成包含平面性与法向量信息的几何先验张量，将所述几何先验张量输入至所述语义分割分支的解码层，与所述解码层的特征张量进行融合以形成经几何约束的语义特征； 从所述语义分割分支生成类别先验张量，将所述类别先验张量映射为像素与视差组合的权重，对所述深度估计分支的代价表示进行逐项加权，并将与所述类别先验不相容的像素与视差组合项的权重设为零； 在训练阶段联合优化所述训练约束项、几何先验融合项与类别先验加权项，在推理阶段根据训练得到的固定参数执行融合与加权。

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