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龙图腾网获悉黑芝麻科技公司申请的专利生成图像数据的深度图像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：CN116721139B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2026-04-17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：202310219359.7，技术领域涉及：G06T7/55；该发明授权生成图像数据的深度图像是由吴铁成;李博设计研发完成，并于2023-03-07向国家知识产权局提交的专利申请。

本生成图像数据的深度图像在说明书摘要公布了：一种用于训练被配置为生成预测深度图像的机器学习模型的方法、系统和设备，包括编码在计算机存储介质上的计算机程序，所述方法包括：接收表示包括多个图像对的训练样本的数据，每个图像对包括目标图像和参考图像，两者从不同方向捕捉特定场景；对于所述多个图像对中的每一图像对，生成所述图像对的压缩代价容量；将所述压缩代价容量作为所述机器学习模型的输入；使用所述机器学习模型生成表示所述压缩代价容量的预测视差图的输出数据；以及使用所述压缩代价容量的预测视差图生成总损失，所述总损失包括边界损失、遮挡损失和迁移损失；以及通过最小化所述多个图像对的总损失，更新所述机器学习模型的多个参数。

本发明授权生成图像数据的深度图像在权利要求书中公布了：1.一种用于训练机器学习模型的方法，其特征在于，所述机器学习模型被配置为对输入图像的深度图进行预测，其中，所述机器学习模型包括在训练期间待更新的多个参数，所述方法包括： 接收表示训练样本的数据，所述训练样本包括多个图像对，每个图像对包括通过第一图像传感器从第一方向捕捉特定场景的目标图像以及通过第二图像传感器从第二方向捕捉特定场景的参考图像； 对于所述多个图像对中的每一图像对，生成所述图像对的压缩代价容量，其中，所述压缩代价容量包括为所述图像对中的参考图像的每个像素选择的一个或多个代价值；将所述压缩代价容量作为所述机器学习模型的输入；使用所述机器学习模型生成表示所述压缩代价容量的预测视差图的输出数据；以及使用所述压缩代价容量的预测视差图生成总损失，所述总损失包括边界损失、遮挡损失和迁移损失；以及 通过最小化所述多个图像对的总损失，更新所述机器学习模型的多个参数； 其中，还包括生成所述图像对的遮挡损失，所述生成所述图像对的遮挡损失包括： 交换所述图像对的所述目标图像和所述参考图像以生成交换的图像对； 使用所述机器学习模型生成表示所述交换的图像对的预测第二视差图的数据；以及 基于所述预测视差图和所述预测第二视差图生成所述图像对的遮挡损失； 所述基于所述预测视差图和所述预测第二视差图生成所述图像对的遮挡损失还包括： 对于所述图像对的参考图像中的每个像素，基于来自所述预测视差图和所述预测第二视差图的像素的视差值确定视差差异； 确定所述视差差异是否小于或等于阈值； 若所述视差差异小于或等于所述阈值，计算待合计到所述遮挡损失的像素的逐像素损失；以及 若所述视差差异大于所述阈值，将所述逐像素损失设为零。

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黑芝麻科技公司，其通讯地址为：美国加利福尼亚州圣何塞市第一街2290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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