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龙图腾网获悉北京航空航天大学杭州创新研究院;北京航空航天大学申请的专利基于自回归深度估计的矢量地图构建方法及相关装置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：CN120047640B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-07-08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：202510518181.5，技术领域涉及：G06T17/05；该发明授权基于自回归深度估计的矢量地图构建方法及相关装置是由任毅龙;刘航奇;姜涵;李睿楷;范一哲;镡昊;崔志勇;徐亮;于海洋设计研发完成，并于2025-04-24向国家知识产权局提交的专利申请。

本基于自回归深度估计的矢量地图构建方法及相关装置在说明书摘要公布了：本申请实施例提供了一种基于自回归深度估计的矢量地图构建方法及相关装置，涉及计算机技术领域。该方法包括：根据通过摄像头得到的场景图像及预先训练好的自回归式的深度估计模型，获得场景图像对应的深度图像，深度估计模型在训练过程中使用的损失基于不同尺度的深度预测图及对应的第二目标深度图计算得到，第二目标深度图为针对第一目标深度图增强了残差特征后得到的图，第一目标深度图为通过对真实深度图像进行处理得到的一个固定尺寸的图，残差特征基于第一目标深度图及得到的深度预测图计算得到；根据场景图像及深度图像，构建出矢量地图。如此，可基于摄像头拍摄的场景图像准确估计出对应的深度信息，进而构建出矢量地图。

本发明授权基于自回归深度估计的矢量地图构建方法及相关装置在权利要求书中公布了：1.一种基于自回归深度估计的矢量地图构建方法，其特征在于，所述方法包括： 获得通过摄像头进行图像采集得到的场景图像； 根据所述场景图像及预先训练好的自回归式的深度估计模型，获得所述场景图像对应的深度图像，其中，所述深度估计模型在基于图像对训练过程中使用的损失基于不同尺度的深度预测图及对应的第二目标深度图计算得到，图像对中包括对应的样本场景图像及真实深度图像，第二目标深度图为针对第一目标深度图增强了残差特征后得到的图，所述第一目标深度图为通过对真实深度图像进行处理得到的一个固定尺寸的图，所述残差特征基于第一目标深度图及得到的深度预测图计算得到；其中，所述深度估计模型通过如下方式训练得到：针对获得的多个图像对中的各图像对，获得该图像对中的样本场景图像对应的第一图像序列，其中，所述第一图像序列中包括多个具有不同尺度的样本映射图像；针对各样本映射图像，利用初始深度估计模型进行深度预测，获得对应尺度的深度预测图；对所述真实深度图像进行图像编码，得到所述第一目标深度图；针对各尺度，根据该样本场景图像对应的小于该尺度的各深度预测图，通过上采样处理及加权求和处理，得到与所述第一目标深度图的尺度相同的待使用深度图；根据所述第一目标深度图及待使用深度图，得到残差特征；根据所述第一目标深度图及所述残差特征，获得该尺度下的第二目标深度图；根据各尺度的深度预测图及对应的第二目标深度图，计算得到该图像对所对应的损失；根据计算出的损失对初始深度估计模型进行优化，并继续训练直到得到所述深度估计模型； 根据所述场景图像及深度图像，构建出矢量地图。

如需购买、转让、实施、许可或投资类似专利技术，可联系本专利的申请人或专利权人北京航空航天大学杭州创新研究院;北京航空航天大学，其通讯地址为：310000 浙江省杭州市滨江区长河街道炬航弄99号；或者联系龙图腾网官方客服，联系龙图腾网可拨打电话0551-65771310或微信搜索“龙图腾网”。