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龙图腾网获悉上海大学;济宁学院申请的专利基于通道自注意力机制的自监督图像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：CN117152228B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2026-02-06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：202311124246.5，技术领域涉及：G06T7/55；该发明授权基于通道自注意力机制的自监督图像深度估计方法是由李恒宇;万磊;刘靖逸;刘军;王曰英;谢少荣;罗均设计研发完成，并于2023-09-01向国家知识产权局提交的专利申请。

本基于通道自注意力机制的自监督图像深度估计方法在说明书摘要公布了：本发明提供了一种基于通道自注意力机制的自监督图像深度估计方法,与现有技术相比，本发明构建的基于通道注意力机制的自监督深度估计网络，将SLAM系统获得的稀疏路标点用于网络预训练可以降低网络的优化难度，缓解收敛缓慢的问题；同时在深度估计网络的训练过程中将相机位姿的估计任务交由SLAM系统负责，而不是用位姿估计网络估计相机位姿，将SLAM获得的相机位姿用于重构目标图像可以避免使用深度估计网络和位姿估计网络的联合优化，可以减轻网络训练的负担，降低网络学习的难度。

本发明授权基于通道自注意力机制的自监督图像深度估计方法在权利要求书中公布了：1.基于通道自注意力机制的自监督图像深度估计方法,步骤包括： 利用双目仿生眼相机采集图像； 将其中一个仿生眼相机定义为主相机，定义目标图像为主相机图像，定义源图像为与目标图像前后相邻的两帧主相机图像和另一个仿生眼相机图像； 将左右仿生眼相机采集到的图像输入到SLAM系统中，利用SLAM系统预测相机位姿和目标图像的稀疏深度图； 将目标图像和SLAM线程获得的稀疏深度图输入到基于通道自注意力机制架构的深度估计网络中，得到所述目标图像的场景深度图，其中，所述基于通道自注意力机制架构的深度估计网络包括编码器、结构感知模块和解码器，所述基于通道自注意力机制架构的深度估计网络的参数通过下述方式进行更新： 将目标图像输入所述编码器，编码器采用ResNet-18网络作为主干来提取语义特征，接着将所述语义特征输入结构感知模块，生成新的特征；将结构感知模块生成的新特征图输入解码器中，所述解码器首先对结构感知模块生成的新特征图进行3×3卷积和上采样，然后进入细节感知模块，经细节感知模块获得的特征图再进行2次1×1卷积以及sigmoid函数进行计算；解码后获得原始分辨率的稠密深度图； 将SLAM系统得到的稀疏深度图输入到所述解码器的最后一层网络结构中，参与所述深度估计网络的预训练； 基于目标图像帧与相邻帧或者双目相机中另一个相机之间的相对位姿，利用基于通道自注意力机制的深度估计网络预测出的目标图像稠密深度图与帧间的相对位姿对目标图像进行投影重建，然后在目标图像和重建的目标图像之间构建重投影误差，训练时最小化该重投影误差。

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