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龙图腾网恭喜中国科学院自动化研究所;国网山东省电力公司申请的专利融合激光雷达和双目相机的深度估计方法、装置及设备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：CN114140507B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-03-28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：202111261395.7，技术领域涉及：G06T7/55；该发明授权融合激光雷达和双目相机的深度估计方法、装置及设备是由李恩;徐光耀;杨国栋;梁自泽;景奉水;龙晓宇;陈铭浩;田雨农;郭锐;李勇;刘海波设计研发完成，并于2021-10-28向国家知识产权局提交的专利申请。

本融合激光雷达和双目相机的深度估计方法、装置及设备在说明书摘要公布了：本发明提供一种融合激光雷达和双目相机的深度估计方法、装置及设备，方法包括：通过雷达相机采集场景深度信息和图像信息，所述雷达相机包括激光雷达和双目相机；对所述场景深度信息和所述图像信息进行标定，得到所述激光雷达和所述双目相机的位姿变换矩阵；根据所述位姿变换矩阵，投影所述场景深度信息至所述图像信息的图像平面上，得到雷达视差图；对所述雷达视差图进行双线性插值，得到上采样雷达视差图；将所述上采样雷达视差图与所述图像信息进行融合，得到目标视差图，可以有效地适应户外照明和物体的纹理等条件难以控制的场景，能够有效地提高匹配的精确度。

本发明授权融合激光雷达和双目相机的深度估计方法、装置及设备在权利要求书中公布了：1.一种融合激光雷达和双目相机的深度估计方法，其特征在于，包括：通过雷达相机采集场景深度信息和图像信息，所述雷达相机包括激光雷达和双目相机；对所述场景深度信息和所述图像信息进行标定，得到所述激光雷达和所述双目相机的位姿变换矩阵；根据所述位姿变换矩阵，投影所述场景深度信息至所述图像信息的图像平面上，得到雷达视差图；对所述雷达视差图进行双线性插值，得到上采样雷达视差图；将所述上采样雷达视差图与所述图像信息进行融合，得到目标视差图；所述将所述上采样雷达视差图与所述图像信息进行融合，得到目标视差图，包括：根据所述上采样雷达视差图与所述图像信息，确定倾斜窗口模型参数；根据所述倾斜窗口模型参数，确定倾斜平面，并确定所述倾斜平面中任一像素的匹配代价确定规则；根据所述匹配代价确定规则，确定最小化代价的视差图作为目标视差图；所述倾斜平面的表达式为： 其中，表示倾斜平面；x,y,d是视差平面上的一点；和是倾斜平面的三个倾斜窗口模型参数；所述倾斜窗口模型参数分别表示为： 其中，nx,ny,nz表示视差平面上的一点x,y,d的法向量；所述匹配代价确定规则的表达式为： 其中，表示像素p的匹配代价确定规则；是像素p所在平面，wp是以像素p为中心的一个方形窗口，p′,d′是像素p窗口内的像素和视差；ωp,p′表示为： 其中，‖Ip-Ip′‖是像素p和像素p′在RGB空间的L1距离，γ是一个自定义参数； 表示为：ρp′,q＝α·min‖Ip′-Iq‖,τcol+β·min|πp′-d′|,τdisp其中，q代表表示在另一幅视图中同名点；min表示在两个值中去最小值；α和β是颜色和视差所占比例的大小，α和β的和是1；τcol和τdisp分别是颜色和视差的截断代价；‖Ip′-Iq‖表示像素p′和像素q在RGB空间的L1距离；|πp′-d′|表示像素p′在上采样雷达视差图中的视差和像素p′在平面中视差的绝对差值；所述根据所述匹配代价确定规则，确定最小化代价的视差图作为目标视差图，包括：对所述倾斜平面进行随机初始化，得到初始化平面模型；基于所述初始化平面模型，进行视差传播，确定所述视差传播达到预设次数时匹配代价最小的平面对应的视差图作为目标视差图；所述视差传播包括：对相邻像素的平面展开，并确定相邻多个像素的平面中匹配代价最小的平面。

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