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龙图腾网恭喜北京大学深圳研究生院申请的专利一种基于几何一致性的深度估计优化模型的构建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：CN115841069B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-04-08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：202211409255.4，技术领域涉及：G06F30/27；该发明授权一种基于几何一致性的深度估计优化模型的构建方法是由李宏;王炎;李革设计研发完成，并于2022-11-11向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种基于几何一致性的深度估计优化模型的构建方法在说明书摘要公布了：本发明的基于几何一致性的深度估计优化模型的构建方法，包括以下步骤：S1.构建空间几何一致性监督模型；S2.生成纠正模型；S3.基于深度估计优化模型优化深度图的生成过程。本发明的基于几何一致性的深度估计优化模型的构建方法，主要分为两个部分：首先，构建基于空间几何一致性的监督模型和在此基础上生成纠正模型；然后在监督信号构建的基础上纠正普遍使用损失存在的缺陷，两者共同作用保障了深度估计结果的可靠性以及优化提升估计深度图的整体精度。

本发明授权一种基于几何一致性的深度估计优化模型的构建方法在权利要求书中公布了：1.一种基于几何一致性的深度估计优化模型的构建方法，其特征在于，包括以下步骤：S1.构建空间几何一致性监督模型，确定几何一致性的数学方法，建立所用图像像素之间的几何关系，并使用所述几何计算深度值不同引起的像素差异和位置差异，获取所述空间几何一致性监督模型，具体地，首先要构建像素从自身到自身的坐标关联；然后根据获取的两次对同一像素的坐标差异构建几何一致性的损失，随后对整张图像可以得到公式（3）所示坐标变换，建立起和深度图相关的几何一致性关系，其中表示从目标图像，即当前图像到源图像，即相邻图像的变化过程，也就是拍摄两张图像时相机的运动情况，而表示网络预测的关于像素点的稠密深度图，这个过程是通过深度预测网络预测得到生成的， （3）其中表示像素归一化过程，也就是同除第三维度值，表示从源图像，即相邻图像到目标图像的变化过程，表示预测的源图像，即相邻图像的深度图，表示投影回自身的像素坐标；然后，根据这两次得到的坐标的差异构建几何一致性的监督信号，如公式（4）所示 ，其中表示图像的像素空间，也就是图像的像素集合，表示目标图像中的像素坐标，表示投影回自身的像素坐标，就是几何距离监督信号；S2.生成纠正模型；S3.基于深度估计优化模型优化深度图的生成过程。

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