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龙图腾网获悉深圳市杉川机器人有限公司申请的专利深度图像估计方法、装置、电器设备以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：CN115423719B 。

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：202211139525.4，技术领域涉及：G06T5/80；该发明授权深度图像估计方法、装置、电器设备以及存储介质是由蔡中印设计研发完成，并于2022-09-19向国家知识产权局提交的专利申请。

本深度图像估计方法、装置、电器设备以及存储介质在说明书摘要公布了：本发明公开了一种深度图像估计方法、装置、电器设备以及存储介质，其中，深度图像估计方法应用于嵌入式神经网络处理器，方法包括：获取双目相机采集到的第一图像和第二图像；分别对第一图像和第二图像的有效区域进行截取，得到第一有效图像和第二有效图像；利用预先训练好的轻量级图像校正网络模型对第一有效图像的行和第二有效图像的行进行对准校正，得到第一校正图像和第二校正图像；利用预先训练好的轻量级深度估计网络模型对第一校正图像和第二校正图像进行深度估计，得到深度图像。该方法降低了计算的复杂度，减少了计算量以及计算耗时，保证了深度估计方法的实时性。

本发明授权深度图像估计方法、装置、电器设备以及存储介质在权利要求书中公布了：1.一种深度图像估计方法，其特征在于，应用于嵌入式神经网络处理器，所述方法包括： 获取双目相机采集到的第一图像和第二图像； 分别对所述第一图像和所述第二图像的有效区域进行截取，得到第一有效图像和第二有效图像； 利用目标轻量级图像校正网络模型对所述第一有效图像的行和所述第二有效图像的行进行对准校正，得到第一校正图像和第二校正图像，其中，所述目标轻量级图像校正网络模型是利用有效图像组、第一目标校正图像和第二目标校正图像训练得到的，所述第一目标校正图像和第二目标校正图像通过预先训练好的图像校正网络模型获得，所述图像校正网络模型的参数量大于所述目标轻量级图像校正网络模型的参数量； 利用目标轻量级深度估计网络模型对所述第一校正图像和所述第二校正图像进行深度估计，得到深度图像； 所述方法还包括： 分别将预先训练好的轻量级图像校正网络模型和预先训练好的轻量级深度估计网络模型转换为ONNX模型，以得到第一轻量级图像校正网络模型和第一轻量级深度估计网络模型； 分别将第一轻量级图像校正网络模型和第一轻量级深度估计网络模型转换为与所述嵌入式神经网络处理器相匹配的模型格式，以得到所述目标轻量级图像校正网络模型和所述目标轻量级深度估计网络模型。

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