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龙图腾网恭喜腾讯科技(深圳)有限公司申请的专利图像深度信息的获取方法、装置、介质及电子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：CN113706585B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-05-23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：202110237108.2，技术领域涉及：G06T7/269；该发明授权图像深度信息的获取方法、装置、介质及电子设备是由李思远;罗越;赵珣;李昱;单瀛设计研发完成，并于2021-03-03向国家知识产权局提交的专利申请。

本图像深度信息的获取方法、装置、介质及电子设备在说明书摘要公布了：本申请的实施例提供了一种图像深度信息的获取方法、装置、介质及电子设备。该训练方法包括：根据待识别图像，获取所述待识别图像的图像特征；将所述图像特征输入至预训练的图像深度估计模型中，所述预训练的图像深度估计模型通过包含有光流信息、图像特征以及真实深度信息的样本数据训练得到；获取所述预训练的图像深度估计模型输出的所述待识别图像的深度信息。本申请实施例的技术方案通过包含有光流信息、图像特征以及真实深度信息的样本数据训练得到的图像深度估计模型可以降低深度估计结果的闪烁程度，保证深度估计结果的时域稳定性。

本发明授权图像深度信息的获取方法、装置、介质及电子设备在权利要求书中公布了：1.一种图像深度信息的获取方法，其特征在于，包括：根据待识别图像，获取所述待识别图像的图像特征；将所述图像特征输入至预训练的图像深度估计模型中，所述预训练的图像深度估计模型通过包含有光流信息、图像特征以及真实深度信息的样本数据训练得到；获取所述预训练的图像深度估计模型输出的所述待识别图像的深度信息；其中，所述预训练的图像深度估计模型的训练过程包括：将内容相连续的第一训练样本和第二训练样本分别输入至学生模型中，得到所述学生模型输出的与所述第一训练样本对应的第一学生深度图像以及与所述第二训练样本对应的第二学生深度图像；根据所述第一训练样本和所述第二训练样本，确定所述第一训练样本与所述第二训练样本之间的光流信息；根据所述光流信息，将所述第二训练样本中对应于内容的像素点的位置变形至所述第一训练样本中对应于相同内容的像素点的位置，得到变形后的所述第二训练样本；根据变形后的所述第二训练样本，对所述第二学生深度图像中的像素点的位置进行变形，得到变形后的所述第二学生深度图像，变形后的所述第二学生深度图像中的内容的位置与变形后的所述第二训练样本中相同内容的位置相匹配；根据所述第一训练样本中像素点的像素值以及变形后的所述第二训练样本中对应像素点的像素值，确定所述第一训练样本与变形后的所述第二训练样本之间的稳定区域；根据所述第一学生深度图像中所述稳定区域内的像素点的像素值，以及变形后的所述第二学生深度图像中所述稳定区域内对应像素点的像素值，确定所述学生模型对应的时域损失信息；根据预先确定的所述第一训练样本的深度图像以及所述第一学生深度图像，确定所述学生模型对应的深度损失信息；根据所述时域损失信息以及所述深度损失信息，对所述学生模型进行调优处理，得到所述图像深度估计模型。

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