恭喜武漢TCL集團工業研究院有限公司孟俊彪獲國家專利權
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龍圖騰網恭喜武漢TCL集團工業研究院有限公司申請的專利視差圖處理、深度學習模型訓練方法及相關設備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：CN114255268B 。
龍圖騰網通過國家知識產權局官網在2025-05-27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：202011018154.5，技術領域涉及：G06T7/55；該發明授權視差圖處理、深度學習模型訓練方法及相關設備是由孟俊彪;胡錦麗設計研發完成，并于2020-09-24向國家知識產權局提交的專利申請。
本視差圖處理、深度學習模型訓練方法及相關設備在說明書摘要公布了：本申請公開了一種視差圖處理、深度學習模型訓練方法及相關設備，屬于圖像處理技術領域。該方法包括：獲取第一視差圖，第一視差圖是根據待處理的圖像對確定的；將第一視差圖輸入已訓練的深度學習模型進行處理，輸出第二視差圖，第二視差圖的圖像質量高于第一視差圖的圖像質量。本申請中可以通過已訓練的深度學習模型在較短時間內獲得圖像質量較高的視差圖。
本發明授權視差圖處理、深度學習模型訓練方法及相關設備在權利要求書中公布了：1.一種視差圖處理方法，其特征在于，包括：獲取第一視差圖，所述第一視差圖是根據待處理的圖像對確定的；將所述第一視差圖輸入已訓練的深度學習模型進行處理，輸出第二視差圖，所述第二視差圖的圖像質量高于所述第一視差圖的圖像質量；其中，所述深度學習模型包括輸入層、多個隱含層和輸出層，所述多個隱含層依次包括卷積層、一個或多個空洞卷積層、反卷積層、softmax層、輸出層；所述輸入層用于接收輸入數據；所述卷積層用于對所述輸入數據進行卷積操作，得到多個第一特征圖；所述一個或多個空洞卷積層用于對所述多個第一特征圖進行空洞卷積操作，得到多個第二特征圖；所述反卷積層用于對所述多個第二特征圖進行反卷積操作，得到n個第三特征圖；所述softmax層用于計算所述n個第三特征圖中每個第三特征圖的分數，得到n個分數，n為大于或等于4的整數；所述輸出層用于將所述n個分數變形為m行m列的濾波矩陣，將所述輸入數據中每個像素點的像素值逐個與所述濾波矩陣相乘，得到處理后數據。
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武漢TCL集團工業研究院有限公司，其通訊地址為：430000 湖北省武漢市東湖新技術開發區高新大道999號未來科技大廈8層；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”。
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1、本報告根據公開、合法渠道獲得相關數據和信息，力求客觀、公正，但并不保證數據的最終完整性和準確性。
2、報告中的分析和結論僅反映本公司于發布本報告當日的職業理解，僅供參考使用，不能作為本公司承擔任何法律責任的依據或者憑證。
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