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龙图腾网获悉湖南大学申请的专利基于交叉通道注意力机制特征融合的三维场景重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：CN119359940B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-03-21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：202411943944.2，技术领域涉及：G06T17/00；该发明授权基于交叉通道注意力机制特征融合的三维场景重建方法是由王蔚;曾凯;王耀南;毛建旭;张辉;朱青;谭浩然;谢核;徐程浩;彭凡设计研发完成，并于2024-12-27向国家知识产权局提交的专利申请。

本基于交叉通道注意力机制特征融合的三维场景重建方法在说明书摘要公布了：本发明涉及机器人视觉感知技术领域，具体为一种基于交叉通道注意力机制特征融合的三维场景重建方法，包括：S1、收集多张畸变校正与立体校正后待立体视觉三维重建的双目立体视觉图像，并构建训练集；S2、构建三维场景重建网络；S3、选取一张双目立体视觉图像输入到三维场景重建网络中，得到每个不同阶段的预测视差；S4、构建损失函数，计算每个不同阶段的预测视差与真实视差之间的损失，并循环S3至S4，直至损失函数收敛；然后对三维场景重建网络的权重进行更新；S5、对训练后的三维场景重建网络进行测试，得到双目立体视觉三维重建场景的三维深度信息。本发明大幅度提高了上下文特征融合效率，提升了双目立体视觉视差估计性能。

本发明授权基于交叉通道注意力机制特征融合的三维场景重建方法在权利要求书中公布了：1.一种基于交叉通道注意力机制特征融合的三维场景重建方法，其特征在于，包括如下步骤：S1、收集多张畸变校正与立体校正后待立体视觉三维重建的双目立体视觉图像，并构建训练集；S2、构建三维场景重建网络，三维场景重建网络包括依次连接的基于交叉通道注意力机制的特征提取网络、多尺度混合匹配代价构建模块、匹配代价聚合网络以及多阶段视差回归预测模块；S3、从训练集中选取一张双目立体视觉图像输入到三维场景重建网络中，得到每个不同阶段匹配代价的预测视差；S4、构建损失函数，计算每个不同阶段匹配代价的预测视差与真实视差之间的损失，并循环S3至S4，直至损失函数收敛；然后使用反向传播算法对三维场景重建网络的权重进行更新，得到训练后的三维场景重建网络；S5、对训练后的三维场景重建网络进行测试，得到双目立体视觉三维重建场景的三维深度信息；所述S3具体包括如下步骤：S31、从训练集中选取一张双目立体视觉图像输入到特征提取网络中，得到最终左图像全局特征和最终右图像全局特征；S32、将最终左图像全局特征和最终右图像全局特征输入到多尺度混合匹配代价构建模块中，获取左右图像间的相似性，输出包含相似性度量的匹配代价体向量；S33、将匹配代价体向量输入到嵌入多阶段上下文特征融合模块的代价聚合网络模块，进行匹配代价特征聚合，得到多个阶段不同的卷积后的匹配代价特征；S34、将多个阶段不同的卷积后的匹配代价特征输入到多阶段视差回归预测模块中，得到每个不同阶段匹配代价的预测视差。

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