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龙图腾网获悉杭州电子科技大学申请的专利一种基于双目深度估计的三维道路场景生成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：CN119888093B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-06-24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：202510361155.6，技术领域涉及：G06T17/00；该发明授权一种基于双目深度估计的三维道路场景生成方法是由陈慧勤;钱俊龙;高明裕;肖蓬勃设计研发完成，并于2025-03-26向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种基于双目深度估计的三维道路场景生成方法在说明书摘要公布了：本发明公开了一种基于双目深度估计的三维道路场景生成方法，基于左右目深度摄像头传感器、双目深度估计神经网络模型、边缘约束道路分割模块和点云数据优化模块，包括：步骤1、通过左右目深度相机传感器动态捕捉道路场景画面；步骤2、将左右目深度画面通过双目深度估计神经网络模型进行计算；步骤3、根据预测的深度图和相机内参矩阵生成点云数据。本发明通过双目深度估计结合边缘约束算法，提高了复杂道路场景中三维重建的精度；同时，利用Open3D的高效点云处理和渲染能力，实现了实时性和可视化；最终实现采用低成本的双目摄像头替代激光雷达，显著降低了硬件成本，为大规模应用提供了可行性。

本发明授权一种基于双目深度估计的三维道路场景生成方法在权利要求书中公布了：1.一种基于双目深度估计的三维道路场景生成方法，基于左右目深度摄像头传感器、双目深度估计神经网络模型、边缘约束道路分割模块和点云数据优化模块，其特征在于，所述基于双目深度估计的三维道路场景生成方法包括以下步骤： 步骤1、通过左右目深度相机传感器动态捕捉道路场景画面； 步骤2、将左右目深度画面通过双目深度估计神经网络模型进行计算； 步骤3、根据预测的深度图和相机内参矩阵生成点云数据； 在步骤2中，还包括以下步骤： 步骤2.1、将预处理后的左右目图像输入神经网络，作为模型的基础数据； 步骤2.2、通过编码器提取左右目图像的多层特征并融合； 步骤2.3、通过视差估计模块计算初始视差图； ； 其中，为像素坐标上的视差值，用于表示左右目图像在该像素位置的位移差异，为像素坐标，和分别为左右图像中对应点的横坐标； 步骤2.4、通过空间注意力机制用于提高场景关键区域的显著性； 步骤2.5、通过深度边缘约束模块增强深度图中的边界信息； ； 其中，表示经过深度边缘约束模块优化之后的深度值，为原始深度值，为边缘检测值，λ为权重参数； 步骤2.6、将视差估计模块、空间注意力模块、深度边缘约束模块输出的深度图进行加权融合； 将视差估计模块、空间注意力模块、深度边缘约束模块输出的深度图进行加权融合： ； 其中，为经过三个模块加权处理之后得到的最终的深度图,为视差估计深度图，为空间注意力增强深度图，为深度边缘增强深度图，，，为融合权重。

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