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龙图腾网获悉辽宁工程技术大学鄂尔多斯研究院申请的专利一种融合单目语义先验与多专家聚合的鲁棒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：CN121259361B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2026-04-21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：202511449714.5，技术领域涉及：G06V10/75；该发明授权一种融合单目语义先验与多专家聚合的鲁棒立体匹配方法是由贾迪;张藩设计研发完成，并于2025-10-11向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种融合单目语义先验与多专家聚合的鲁棒立体匹配方法在说明书摘要公布了：本发明提供了一种融合单目语义先验与多专家聚合的鲁棒立体匹配方法，涉及计算机视觉与立体匹配技术领域，建立融合单目语义先验与多维专家聚合的鲁棒立体匹配框架，包括：单目分支和双目分支，将立体图像输入基于融合单目语义先验与多维专家聚合的鲁棒立体匹配框架进行匹配计算，包括：利用单目分支提取输入图像的语义先验特征；利用双目分支提取立体图像的几何增强特征图，基于几何增强特征图生成匹配代价体，对匹配代价体进行精细化的迭代更新，得到匹配后的视差图。本发明在统一网络架构内协同支持单目与双目深度估计，利用并行的单目深度先验通路主动引导并强化核心的双目匹配过程。

本发明授权一种融合单目语义先验与多专家聚合的鲁棒立体匹配方法在权利要求书中公布了：1.一种融合单目语义先验与多专家聚合的鲁棒立体匹配方法，其特征在于，包括以下步骤： 获取立体图像，包括左视图和右视图； 建立融合单目语义先验与多维专家聚合的鲁棒立体匹配框架，包括：单目分支和双目分支，将立体图像输入基于融合单目语义先验与多维专家聚合的鲁棒立体匹配框架进行匹配计算，包括： 利用单目分支提取输入图像的语义先验特征； 利用双目分支提取立体图像的几何增强特征图，基于几何增强特征图生成匹配代价体，对匹配代价体进行精细化的迭代更新，得到匹配后的视差图； 所述单目分支包括单目编码器和单目解码器； 利用单目分支提取输入图像的语义先验特征，具体方法为： 将立体图像输入单目分支，利用单目编码器分别提取左视图的语义先验特征和右视图的语义先验特征； 所述双目分支包括：特征提取器、先验引导的特征调制器、自适应专家代价聚合模块和动态融合优化模块； 利用双目分支提取立体图像的几何增强特征图，具体方法为： 将立体图像输入特征提取器进行特征提取，得到第一特征图，其中，为左视图，为右视图，为第一左特征图，为第一右特征图，C为特征图的通道数，H为特征图的高度，W为特征图的宽度； 构建先验引导的特征调制器，利用先验引导的特征调制器提取立体图像的几何增强特征图； 所述先验引导的特征调制器包括多个几何增强单元和注意力调制子模块，几何增强单元GEU包括BasicConv层、2D卷积层、层归一化和ReLU激活函数层； 利用先验引导的特征调制器提取立体图像的几何增强特征图，具体方法为： 将第一左特征图和第一右特征图分别输入两个串联的几何增强单元GEU，得到增强后的第二左特征图和第二右特征图； 将左视图的语义先验特征和第二左特征图拼接，将右视图的语义先验特征和第二右特征图拼接，将拼接后的特征图分别输入两个注意力调制子模块，得到几何增强特征图，包括几何增强左特征图和几何增强右特征图； 所述注意力调制子模块为一个轻量级的转换网络，包括3×3卷积、层归一化、LeakyReLU激活层和1×1卷积。

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辽宁工程技术大学鄂尔多斯研究院，其通讯地址为：125105 辽宁省葫芦岛市龙南大街188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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