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龙图腾网获悉武汉大学申请的专利基于自监督的毫米波雷达和相机融合稠密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：CN120070532B 。

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：202510061441.0，技术领域涉及：G06T7/55；该发明授权基于自监督的毫米波雷达和相机融合稠密深度估计方法是由槐建柱;陈怡文;曹越设计研发完成，并于2025-01-15向国家知识产权局提交的专利申请。

本基于自监督的毫米波雷达和相机融合稠密深度估计方法在说明书摘要公布了：本申请实施例公开了一种基于自监督的毫米波雷达和相机融合稠密深度估计方法，涉及场景感知技术领域。该方法包括：将时间上对齐的相机的图像序列与4D毫米波雷达的点云序列输入训练好的稠密深度估计模型中，通过不确定度支路处理图像和点云对，得到卷积特征和不确定度；获取当前帧对应的深度码，将深度码和卷积特征输入稠密深度估计支路，解码得到对应帧的图像上每个像素单元的稠密深度，得到稠密深度估计图。本申请通过自监督方法训练模型，避免了人工标注稠密深度值导致的训练成本；通过构建多个图像和点云对之间的几何优化问题，在预测过程中调整深度码，使得在复杂应用场景下能够具有很好的深度估计精度。

本发明授权基于自监督的毫米波雷达和相机融合稠密深度估计方法在权利要求书中公布了：1.一种基于自监督的毫米波雷达和相机融合稠密深度估计方法，其特征在于，包括： 获取相机的图像序列与4D毫米波雷达的点云序列； 对所述图像序列和所述点云序列寻找时间上相近的图像帧和点云帧，并将毫米波雷达点云基于外参变换到图像坐标系，得到对齐后的图像和点云帧对的序列； 将所述对齐后的图像序列和点云序列输入训练好的稠密深度估计模型的不确定度支路，通过所述不确定度支路对所述对齐后的图像序列中的每一帧图像和对齐后的点云序列中对应帧的点云进行特征编码得到卷积特征，通过对所述卷积特征解码得到对应帧的图像中每个像素单元的不确定度； 获取当前帧对应的深度码，将所述深度码和解码的卷积特征输入所述稠密深度估计模型的稠密深度估计支路，解码得到对应帧的图像上每个像素单元的稠密深度，输出稠密深度估计图； 所述获取当前帧对应的深度码，包括： 若所述当前帧为所述图像序列中的第一帧，则获取预设的初始深度码； 否则，对深度码进行优化，包括： 获取所述图像序列中当前帧之前的多个关键帧图像对应的不确定度、深度码以及稠密深度估计图； 基于所述当前帧与所述当前帧之前的每一关键帧图像的差异构建对深度码进行优化的目标函数；所述目标函数包括所述当前帧之前的每一关键帧图像的光度误差、匹配特征点的重投影误差和毫米波雷达的重投影误差； 通过最小二乘求解器结合所述目标函数以及深度码的先验分布约束，计算得到优化后的所述当前帧和之前的每一关键帧图像的相机位姿和优化后的深度码。

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