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龙图腾网获悉广东工业大学申请的专利一种集成几何和语义优化的全景深度估计方法及相关装置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：CN121095311B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2026-02-24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：202511273671.X，技术领域涉及：G06T7/55；该发明授权一种集成几何和语义优化的全景深度估计方法及相关装置是由方毅;陈星辉;彭颖茹;李晓敏;蒋伟楷设计研发完成，并于2025-09-08向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种集成几何和语义优化的全景深度估计方法及相关装置在说明书摘要公布了：本发明公开了一种集成几何和语义优化的全景深度估计方法及相关装置。本发明中引入ICOSAP特征作为几何补充信息，联合EPR模态提供的密集语义信息和ICOSAP模态提供的无畸变几何信息；通过对EPR模态和ICOSAP模态进行语义细化处理以对齐多模态的特征对齐，从而实现多尺度的模态语义细化；对EPR模态和ICOSAP模态进行跨模态差异感知，使得EPR模态和ICOSAP模态之间的几何关系通过代理作为桥梁间接感知，得到的几何补偿特征可以更好地保留场景下的几何结构信息，进一步提升全景深度估计精度。

本发明授权一种集成几何和语义优化的全景深度估计方法及相关装置在权利要求书中公布了：1.一种集成几何和语义优化的全景深度估计方法，其特征在于，所述方法包括： 获取目标场景的EPR图像和ICOSAP图像，并分别对所述EPR图像和所述ICOSAP图像进行特征提取，得到多尺度EPR特征和多尺度ICOSAP点特征； 将所述多尺度EPR特征中的二级尺度EPR特征集进行跨尺度特征融合处理，得到多尺度EPR融合特征；根据所述多尺度EPR融合特征中的小尺度EPR融合特征集和所述多尺度ICOSAP点特征中的二级尺度ICOSAP点特征集进行语义细化处理，输出语义细化特征； 采用所述多尺度EPR特征中的小尺度EPR特征和所述多尺度ICOSAP点特征的小尺度ICOSAP点特征进行跨模态差异感知处理，得到几何补偿特征； 动态聚合所述语义细化特征中的小尺度细化特征和所述几何补偿特征，得到聚合特征； 对所述多尺度EPR特征中的一级尺度EPR特征集、所述多尺度EPR融合特征的大尺度EPR融合特征、所述语义细化特征的大尺度细化特征和所述聚合特征进行分层解码操作，生成目标全景深度图； 所述根据所述多尺度EPR融合特征中的小尺度EPR融合特征集和所述多尺度ICOSAP点特征中的二级尺度ICOSAP点特征集进行语义细化处理，输出语义细化特征的步骤，包括： 将所述多尺度ICOSAP点特征中的二级尺度ICOSAP点特征集的ICOSAP点特征的各个点坐标进行坐标投影，生成多个初始采样网络； 根据所述多尺度ICOSAP点特征中的二级尺度ICOSAP点特征集，预测得到多个动态偏移； 根据所述动态偏移调整对应的初始采样网络，生成多个目标采样网络； 基于双线性插值技术，根据所述目标采样网络对所述多尺度EPR融合特征中的小尺度EPR融合特征集的尺度关联的EPR融合特征进行采样，得到多个几何对齐特征； 将所述几何对齐特征与尺度关联的ICOSAP点特征进行双重交叉注意力处理，得到跨模态语义特征； 通过所述跨模态语义特征进行可变形注意力处理，得到语义细化特征； 所述采用所述多尺度EPR特征中的小尺度EPR特征和所述多尺度ICOSAP点特征的小尺度ICOSAP点特征进行跨模态差异感知处理，得到几何补偿特征的步骤，包括： 根据所述多尺度ICOSAP点特征的小尺度ICOSAP点特征生成第一键值对；根据所述多尺度EPR特征中的小尺度EPR特征生成第二键值对； 初始化代理并经过线性投影，生成初始查询；通过所述第一键值对、所述第二键值对和所述初始查询进行双路径交互计算，得到优化查询；根据所述优化查询进行编码优化，得到编码查询；以所述编码查询作为新的初始查询，并跳转执行所述通过所述第一键值对、所述第二键值对和所述初始查询进行双路径交互计算，得到优化查询的步骤，直至满足预设迭代条件，生成目标查询； 通过差异解码器根据所述目标查询和所述第二键值对进行解码迭代优化，得到几何补偿特征； 所述对所述多尺度EPR特征中的一级尺度EPR特征集、所述多尺度EPR融合特征的大尺度EPR融合特征、所述语义细化特征的大尺度细化特征和所述聚合特征进行分层解码操作，生成目标全景深度图的步骤，包括： 将经过上采样处理后的聚合特征与所述语义细化特征中的大尺度细化特征进行通道维度拼接，得到一级拼接特征； 将经过上采样处理后的一级拼接特征与所述多尺度EPR融合特征中的大尺度EPR融合特征进行通道维度拼接，得到二级拼接特征； 将经过上采样处理后的二级拼接特征与所述多尺度EPR特征中的一级尺度EPR特征集的小尺度EPR特征进行通道维度拼接，得到三级拼接特征； 将经过上采样处理后的三级拼接特征与所述多尺度EPR特征中的一级尺度EPR特征集的大尺度EPR特征进行通道维度拼接，得到目标拼接特征； 根据所述目标拼接特征生成目标全景深度图。

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