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龙图腾网获悉五邑大学;中德(珠海)人工智能研究院有限公司申请的专利混合代价体的双目立体匹配方法、设备及存储介质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：CN115170636B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2026-04-14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：202210689258.1，技术领域涉及：G06T7/593；该发明授权混合代价体的双目立体匹配方法、设备及存储介质是由常青玲;崔岩;李敏华;徐世廷;戴成林设计研发完成，并于2022-06-17向国家知识产权局提交的专利申请。

本混合代价体的双目立体匹配方法、设备及存储介质在说明书摘要公布了：本发明公开了一种混合代价体的双目立体匹配方法、设备及存储介质，方法包括：获取左右立体图像对；对左右立体图像对进行多尺度特征提取，得到多个尺度下的特征图对；根据各个尺度下的特征图对，构建对应尺度的3D匹配代价体和4D匹配代价体；将4D匹配代价体聚合压缩至与3D匹配代价体的尺寸相等，得到4D压缩代价体；将对应尺度的4D压缩代价体与3D匹配代价体进行连接，得到多个尺度下的混合匹配代价体；将混合匹配代价体输入2D代价聚合模型中进行视差计算，得到视差图。本发明通过构建多尺度的3D匹配代价体和4D匹配代价体，得到多个尺度下的混合匹配代价体，估计性能高，通过2D代价体聚合模型聚合，可有效减少运算量。

本发明授权混合代价体的双目立体匹配方法、设备及存储介质在权利要求书中公布了：1.一种混合代价体的双目立体匹配方法，其特征在于，包括： 获取左右立体图像对； 对所述左右立体图像对进行多尺度特征提取，得到多个尺度下的特征图对； 根据各个尺度下的所述特征图对，构建对应尺度的3D匹配代价体和4D匹配代价体； 将所述4D匹配代价体聚合压缩至与所述3D匹配代价体的尺寸相等，得到4D压缩代价体； 将对应尺度的所述4D压缩代价体与所述3D匹配代价体进行连接，得到多个尺度下的混合匹配代价体； 将所述混合匹配代价体输入2D代价聚合模型中进行视差计算，得到视差图； 其中，所述将对应尺度的所述4D压缩代价体与所述3D匹配代价体进行连接，得到多个尺度下的混合匹配代价体，包括： 将第一尺度下的所述4D压缩代价体与所述3D匹配代价体进行连接，得到第一尺度对应的第一混合匹配代价体； 将第二尺度下的所述4D压缩代价体与所述3D匹配代价体进行连接，得到第二尺度对应的第二混合匹配代价体； 将第三尺度下的所述4D压缩代价体与所述3D匹配代价体进行连接，得到第三尺度对应的第三混合匹配代价体；其中，第一尺度第二尺度第三尺度； 其中，所述将所述混合匹配代价体输入2D代价聚合模型中进行视差计算，得到视差图，包括： 通过所述2D代价聚合模型中的第一2D卷积模块对所述第一混合匹配代价体进行正则化，得到正则化代价体； 通过所述2D代价聚合模型将所述正则化代价体进行下采样，得到第二尺度下的第一采样代价体； 通过所述2D代价聚合模型将所述第一采样代价体与所述第二混合匹配代价体进行连接，得到第一连接代价体； 通过所述2D代价聚合模型中的第二2D卷积模块将所述第一连接代价体的特征通道数降低至指定值，得到低通道代价体； 通过所述2D代价聚合模型将所述低通道代价体进行下采样，得到第三尺度下的第二采样代价体； 通过所述2D代价聚合模型将第二采样代价体与所述第三混合匹配代价体进行连接，得到第二连接代价体； 通过所述2D代价聚合模型中的第三2D卷积模块将所述第二连接代价体进行上采样，得到第一尺度下的第三采样代价体； 通过所述2D代价聚合模型对所述第三采样代价体计算视差，得到所述视差图。

如需购买、转让、实施、许可或投资类似专利技术，可联系本专利的申请人或专利权人五邑大学;中德(珠海)人工智能研究院有限公司，其通讯地址为：529000 广东省江门市蓬江区东成村22号；或者联系龙图腾网官方客服，联系龙图腾网可拨打电话0551-65771310或微信搜索“龙图腾网”。

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