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龙图腾网获悉南昌航空大学申请的专利基于一致性代价体积的双目立体匹配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：CN121391793B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2026-04-24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：202511527876.6，技术领域涉及：G06T7/00；该发明授权基于一致性代价体积的双目立体匹配方法是由何超;毛鑫平;葛利跃;张聪炫;洪岩;易玮妮设计研发完成，并于2025-10-24向国家知识产权局提交的专利申请。

本基于一致性代价体积的双目立体匹配方法在说明书摘要公布了：本发明公开了基于一致性代价体积的双目立体匹配方法，涉及计算机视觉技术领域，包括：步骤1、输入双目图像，通过多尺度匹配特征提取网络进行匹配特征提取；步骤2、构建多尺度匹配代价体积；步骤3、构建一致性代价体积；步骤4、利用残差卷积块构建上下文编码器，提取图像上下文特征，获得多尺度上下文特征图；步骤5、通过深度特征编码器进行深度特征的循环迭代编码，获得深度特征信息；步骤6、一致性引导的多GRU深度信息融合单元：特征输入与迭代更新流程；步骤7、输出深度图；本发明提供的基于一致性代价体积的双目立体匹配方法，解决现有技术中双目立体匹配在光照变化场景下视差估计精度低、鲁棒性不足的问题。

本发明授权基于一致性代价体积的双目立体匹配方法在权利要求书中公布了：1.基于一致性代价体积的双目立体匹配方法，其特征在于，包括以下步骤： 步骤1、输入双目图像，通过多尺度匹配特征提取网络获取匹配特征、和，其中表示左视图，表示右视图； 步骤2、构建多尺度匹配代价体积； 步骤3、构建一致性代价体积； S31、根据当前迭代的深度关系，对右视特征图的特征点进行翘曲变换，生成深度关系特征图，计算公式为： ； 式中，表示深度关系特征图；表示特征翘曲操作； S32、将深度关系特征图与左视特征图进行差值计算，获得一致性注意力权重，计算公式为： ； 式中，表示一致性注意力； S33、基于一致性注意力权重生成一致性特征图，计算公式为： ； 式中，表示一致性特征图； S34、将一致性特征图沿极线方向与左视特征图按照邻域半径进行相似性度量计算，获得一致性代价体积，计算公式为： ； 式中，表示一致性代价体积；表示特征图上像素点的水平方向坐标；表示特征图上像素点的垂直方向坐标； 步骤4、利用残差卷积块构建上下文编码器，提取图像上下文特征，获得多尺度上下文特征图； 步骤5、将多尺度匹配代价体积和一致性代价体积输入到深度特征编码器进行深度特征的循环迭代编码，获得深度特征信息； 步骤6、一致性引导的多GRU深度信息融合单元：特征输入与迭代更新流程； S61、通过多个卷积GRU单元组成一致性引导的多GRU深度信息融合单元； S62、将深度特征信息和多尺度上下文特征图输入到卷积GRU单元中，进行深度图的循环迭代提取； S63、在分辨率下通过GRU单元对一致性代价体积的深度特征信息进行卷积处理，更新隐藏状态； S64、通过隐藏状态共享机制将深度特征信息传递至当前分辨率层级以外的其余分辨率层级，进行同步更新； S65、通过卷积方式生成迭代深度结果； S66、将迭代深度结果累加至前次迭代的输出结果，完成新一轮迭代结果的更新； 步骤7、输出深度图。

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南昌航空大学，其通讯地址为：331000 江西省南昌市红谷滩区丰和南大道696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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