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龙图腾网获悉上海交通大学;聊城巽丰智能科技有限责任公司;聊城产业技术研究院有限公司申请的专利实时双目立体匹配方法及基于方法的汽车悬架控制系统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：CN119693898B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2026-02-10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：202411635197.6，技术领域涉及：G06V20/56；该发明授权实时双目立体匹配方法及基于方法的汽车悬架控制系统是由徐安泽;杨林;史臻;潘成刚;金悦;郝奇;陈宇轩设计研发完成，并于2024-11-15向国家知识产权局提交的专利申请。

本实时双目立体匹配方法及基于方法的汽车悬架控制系统在说明书摘要公布了：本发明提供了一种实时双目立体匹配方法及基于方法的汽车悬架控制系统。包括：基于特征提取网络获取左右视图的多尺度特征，由若干三维张量表示，从而基于14分辨率的低层级特征图构建三融合成本体积纹理体积、相关性体积、互体积用于实现成本量回归，随后通过沙漏状的堆叠3D卷积结合着其他层级的特征图实现成本回归，最终在14分辨率和原始分辨率下进行视差回归并进行监督学习获得原始分辨率下的视差图。基于所得视差图和双目相机的参数矩阵，即可计算得到路面的深度图，再对比前后帧的深度差异，即可利用几何关系计算得到路面起伏度的变化，进而以此为输入进行悬架的分级控制，确保驾驶舒适性。

本发明授权实时双目立体匹配方法及基于方法的汽车悬架控制系统在权利要求书中公布了：1.一种基于三融合成本体积的实时双目立体匹配方法，其特征在于，包括以下步骤： 步骤S1，基于原始双目图像，得到不同尺度三维张量形式的多层级特征图，以获取不同层次的语义信息和纹理信息； 所述步骤S1包括如下子步骤： 步骤S1.1，对原始双目图像进行正则化处理，并扩展成四维张量，得到处理后的图像； 步骤S1.2，将所述处理后的图像经过轻量化的特征提取网络，通过渐进地使用卷积、池化和激活层得到初始的多尺度特征图； 步骤S1.3，基于所述初始的多尺度特征图，借助特征金字塔的结构，依次进行如下操作：①对进行上采样后与拼接聚合，得到;②对使用1×1的卷积进一步编码，得到当前层级下新的;③，从而得到多层级特征图； 步骤S2，基于所述原始双目图像和所述多层级特征图的低层级特征图，构建三融合成本体积，用于构建左右视图在深度方向的相似性和关联性； 步骤S3，基于所述三融合成本体积和所述多层级特征图的其他层级特征图共同根据张量尺寸，逐层级联地基于3D卷积进行降采样-上采样，实现成本体积的聚合，得到聚合后的成本体积； 步骤S4，将所述聚合后的成本体积输入双尺度视差回归模块，使用arg-softmax函数，分别输出得到14分辨率和原始分辨率下的视差图； 步骤S5，利用双目相机参数和所述视差图，计算得到路面的深度图，通过对比连续帧下所述深度图中的深度变化，根据几何关系计算路面起伏度的变化量，作为后续悬架控制的输入信号。

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