四川吉利学院邹倩颖获国家专利权
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龙图腾网获悉四川吉利学院申请的专利一种基于Transformer的低空无人机多视感知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：CN120976810B 。
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：202511508874.2，技术领域涉及：G06V20/17；该发明授权一种基于Transformer的低空无人机多视感知方法是由邹倩颖;杨建文;刘俸宇;阴明旭;黎润霖;廖员;张忠志设计研发完成，并于2025-10-22向国家知识产权局提交的专利申请。
本一种基于Transformer的低空无人机多视感知方法在说明书摘要公布了：本申请公开了一种基于Transformer的低空无人机多视感知方法，属于图像处理技术领域，包括：获取多个相机拍摄的图像；采用DepthAnything作为基础单目深度估计模型，获得每个图像对应的相对深度图，并采用视角自监督深度校正机制VAST校正相对深度图；基于校正后的相对深度图，利用Transformer驱动的动态尺度融合模型TDSF，将视觉深度与导航信息通过Transformer融合，动态估计得到最优尺度因子，并基于最优尺度因子，得到绝对深度图；基于绝对深度图，利用动态空间自注意力的稀疏视角BEV融合模型DSSA转换为BEV表征，得到最终的BEV特征图。该方法提高了三维感知的准确度。
本发明授权一种基于Transformer的低空无人机多视感知方法在权利要求书中公布了：1.一种基于Transformer的低空无人机多视感知方法，其特征在于，包括： S1：获取多个相机拍摄的图像； S2：采用DepthAnything作为基础单目深度估计模型，获得每个图像对应的相对深度图，并采用视角自监督深度校正机制VAST校正相对深度图； S3：基于校正后的相对深度图，利用Transformer驱动的动态尺度融合模型TDSF，将视觉深度与导航信息通过Transformer融合，动态估计得到最优尺度因子，并基于最优尺度因子，得到绝对深度图； S4：基于绝对深度图，利用动态空间自注意力的稀疏视角BEV融合模型DSSA转换为BEV表征，得到最终的BEV特征图。
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2、报告中的分析和结论仅反映本公司于发布本报告当日的职业理解，仅供参考使用，不能作为本公司承担任何法律责任的依据或者凭证。
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