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龍圖騰網恭喜北京航空航天大學;中國兵器科學研究院;北京航空航天大學江西研究院申請的專利一種基于證據深度學習的雙目匹配不確定性估計方法獲國家發明授權專利權，本發明授權專利權由國家知識產權局授予，授權公告號為：CN114372523B 。

龍圖騰網通過國家知識產權局官網在2025-04-15發布的發明授權授權公告中獲悉：該發明授權的專利申請號/專利號為：202111675564.1，技術領域涉及：G06V10/75；該發明授權一種基于證據深度學習的雙目匹配不確定性估計方法是由百曉;王晨;張亮;劉冰;李軍;李俊杰;陳科;王曉悅;安辰;程姍設計研發完成，并于2021-12-31向國家知識產權局提交的專利申請。

本一種基于證據深度學習的雙目匹配不確定性估計方法在說明書摘要公布了：本發明公開一種基于證據深度學習的雙目匹配不確定性估計方法，通過卷積神經網絡提取和聚合特征，進而獲得一個匹配代價體和三個不確定性體，在匹配代價的指導下，計算出證據分布的四個超參數γ，ν，α和β；最后通過四個超參數計算雙目匹配視差值，偶然不確定性和認知不確定性。本發明很好地反映出雙目匹配的難易程度，提升不確定性估計的表現，而且面對分布外的數據時能給出較高的認知不確定性。

本發明授權一種基于證據深度學習的雙目匹配不確定性估計方法在權利要求書中公布了：1.一種基于證據深度學習的雙目匹配不確定性估計方法，其特征在于，步驟如下：（1）輸入左目圖像和右目圖像，使用共享參數的孿生網絡分別提取左目圖像和右目圖像特征；通過一系列的二維卷積和池化操作，得到左目圖像和右目圖像的特征圖；（2）將左目圖像和右目圖像的特征圖拼接在一起，使用三維卷積操作對所述特征圖進行代價聚合，獲得匹配代價體和不確定性體；所述匹配代價體和不確定體是對特征進行代價聚合后得到的，匹配代價體用來從中計算不同視差處的匹配相似度，進而得到參數；不確定體用來從中計算不同視差處的不確定性參數，并在上述匹配相似度的指導下，計算得到參數，和；（3）根據匹配代價體，基于證據深度學習，訓練一個神經網絡，證據深度學習方法將學習看作一個證據搜集的過程，選擇高斯分布的共軛分布，即正態逆伽馬分布作為證據分布，然后根據該證據分布在似然函數參數上建模了一個更高階的證據分布作為后驗分布，最后計算出證據分布的超參數，，和，這些參數是正態逆伽馬分布的參數，用來計算偶然不確定性和認知不確定性；（4）通過訓練好的神經網絡進行雙目視差估計，并通過單向前傳操作計算偶然不確定性和認知不確定性；所述步驟（4）中，神經網絡通過最小化損失函數訓練，損失函數由證據學習損失和兩個正則化損失項組成，公式為： ，其中，表示的是神經網絡模型參數，為證據學習損失函數；和為兩個正則化損失項；，和是平衡因子；用來在訓練樣本的支持下最大化模型證據，致力于在錯誤視差估計的區域估計更小的證據參數和，從而得到更大的不確定性值，在視差平滑區域約束不確定性參數的平滑性，從而將對不確定性的約束從有真實視差標注的像素傳播到沒有真實視差標注的像素處，提升對不確定性估計的約束。

如需購買、轉讓、實施、許可或投資類似專利技術，可聯系本專利的申請人或專利權人北京航空航天大學;中國兵器科學研究院;北京航空航天大學江西研究院，其通訊地址為：100191 北京市海淀區學院路37號；或者聯系龍圖騰網官方客服，聯系龍圖騰網可撥打電話0551-65771310或微信搜索“龍圖騰網”。