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龙图腾网获悉重庆忽米网络科技有限公司申请的专利一种基于深度学习的单目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：CN115731278B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2026-03-20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：202211600042.X，技术领域涉及：G06T7/50；该发明授权一种基于深度学习的单目深度估计方法是由巩书凯;蓝玲玲;梁先黎;江虹锋;陈磊设计研发完成，并于2022-12-12向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种基于深度学习的单目深度估计方法在说明书摘要公布了：本发明属于图像深度估计技术领域，尤其涉及一种基于深度学习的单目深度估计方法，包括以下步骤：S1、获取训练数据集；S2、构建单目深度识别网络，所述单目深度识别网络包括编码单元、融合单元和解码单元；编码单元包括局部编码器和全局编码器；融合单元用于将局部特征图与全局特征图进行拼接，得到融合了局部信息和全局信息的融合特征图；解码单元用于对融合特征图进行上采样，得到识别的深度图；S3、通过训练数据集对单目深度识别网络进行训练，并通过预设的损失函数对单目深度识别网络的参数进行更新；S4、使用训练后的单目深度识别网络获取图像的深度信息。本发明可以在保证准确率的基础上，兼顾使用的方便性及较低的成本。

本发明授权一种基于深度学习的单目深度估计方法在权利要求书中公布了：1.一种基于深度学习的单目深度估计方法，其特征在于，包括以下步骤： S1、获取训练数据集，所述训练数据集包括训练图像及对应的深度图； S2、构建单目深度识别网络，所述单目深度识别网络包括编码单元、融合单元和解码单元；编码单元包括局部编码器和全局编码器，局部编码器用于提取图像的局部信息并生成局部特征图，全局编码器用于提取图像的全局信息并生成全局特征图；融合单元用于将局部特征图与全局特征图进行拼接，得到融合了局部信息和全局信息的融合特征图；解码单元用于对融合特征图进行上采样，得到识别的深度图； S3、通过训练数据集对单目深度识别网络进行训练，并通过预设的损失函数对单目深度识别网络的参数进行更新； S4、使用训练后的单目深度识别网络获取待处理图像的深度信息； 其中，S3中，所述损失函数为： ； 其中，Lpixel表示尺度不变性损失，LMS_SSIM表示多尺度结构相似性损失；y表示真实深度图，表示预测的深度图，为预设具体数值的超参数； 尺度不变性损失； 其中，，T表示有效深度的像素点个数，在本章的实验中，、为预设具体数值的训练参数；为0.85，为10； 多尺度结构相似性损失； 其中，； ； ； ； 式中，表示y的均值；表示y的方差；表示y和y’协方差；表示真实图像和预测深度图的亮度估计；表示真实图像和预测深度图的对比度估计；表示真实图像和预测深度图变化的趋势；M表示多尺度结构相似性损失中的最大尺度。

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