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龙图腾网恭喜重庆大学申请的专利稠密深度图生成方法及系统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：CN113936047B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-04-25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：202111196424.6，技术领域涉及：G06T7/50；该发明授权稠密深度图生成方法及系统是由韦鑫;张敏设计研发完成，并于2021-10-14向国家知识产权局提交的专利申请。

本稠密深度图生成方法及系统在说明书摘要公布了：本发明提出了一种稠密深度图生成方法及系统。该方法为：将RGB彩色图片于深度学习网络模型中对其进行实例分割学习得到物体边缘特征、进行语义分割学习得到场景与物体之间的边缘特征；重新预测目标物体及目标物体之间的关系、场景与物体之间的位置关系；对物体边缘特征以及初步稠密深度图进行信息融合互补学习，得到边缘距离场；将稀疏深度图、图像置信度以及边缘距离场输入一层次化多尺度网络结构中，对深度图边缘特征进行修补；将修补后的深度图输入一多尺度优化模块中进行深度图边缘特征优化，得到最终的稠密深度图。该方法得到的稠密深度图精度较高。

本发明授权稠密深度图生成方法及系统在权利要求书中公布了：1.一种稠密深度图生成方法，其特征在于，包括以下步骤：获取RGB彩色图片以及RGB彩色图片的稀疏深度图，计算RGB彩色图片的图像置信度，根据稀疏深度图得到初步稠密深度图；将所述RGB彩色图片于深度学习网络模型中进行RGB图像边缘特征提取，其中包括对RGB彩色图片进行实例分割学习得到物体边缘特征、对RGB彩色图片进行语义分割学习得到场景与物体之间的边缘特征；从所述物体边缘特征中抽出目标物体之间的所有可能的关系，基于图神经网络重新预测目标物体及目标物体之间的关系；从所述场景与物体之间的边缘特征中抽出场景与物体之间的所有可能的位置关系，基于图神经网络重新预测场景与物体之间的位置关系；对所述物体边缘特征以及初步稠密深度图进行信息融合互补学习，得到边缘距离场；将稀疏深度图、图像置信度以及边缘距离场输入一层次化多尺度网络结构中，对深度图边缘特征进行修补；将修补后的深度图输入一多尺度优化模块中进行深度图边缘特征优化，得到最终的稠密深度图。

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