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龍圖騰網獲悉舵敏智能科技(蘇州)有限公司申請的專利一種自監督的端到端視覺重建方法和系統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：CN120182503B 。

龍圖騰網通過國家知識產權局官網在2025-08-19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：202510641272.8，技術領域涉及：G06T17/00；該發明授權一種自監督的端到端視覺重建方法和系統是由王瀟;宗文豪設計研發完成，并于2025-05-19向國家知識產權局提交的專利申請。

本一種自監督的端到端視覺重建方法和系統在說明書摘要公布了：本申請提供一種自監督的端到端視覺重建方法和系統，涉及計算機視覺處理技術領域。該方法包括：首先獲取多相機參數及不同視角圖像數據，包括各相機的焦距、鏡頭畸變和主坐標點數據，以及第一相機當前幀與第二相機參考幀像素點坐標，接著構建端到端訓練模型，通過計算當前幀與參考幀像素點重投影誤差，利用高斯牛頓迭代法求解參數更新量，迭代優化相機位姿、像素對應關系和深度數據，待重投影誤差收斂后，結合所得數據集重建三維坐標并轉換拼接，以實現三維場景重建。實施該方案，可以實現在不依賴人工標注的情況下實現端對端的自監督訓練，進而實現三維視覺重現。

本發明授權一種自監督的端到端視覺重建方法和系統在權利要求書中公布了：1.一種自監督的端到端視覺重建方法，應用于視覺重建系統，其特征在于，所述方法包括： S1、獲取多個相機參數和拍攝覆蓋目標圖像的不同視角下的圖像數據，所述相機參數包括焦距數據、鏡頭畸變參數和主坐標點數據，所述圖像數據至少包括第一相機拍攝的當前幀像素點和第二相機拍攝的參考幀像素點； S2、獲取由第一相機拍攝目標對象的當前幀像素點坐標，和由第二相機從不同方向拍攝目標對象的與所述當前幀像素點相對應的參考幀像素點坐標； S3、構建端到端訓練模型，所述端到端訓練模型是通過計算所述當前幀像素點與參照幀像素點之間的重投影誤差，以對多個相機的位姿數據、圖像數據上像素點之間的對應關系和初始像素深度數據進行迭代訓練的模型； S4、重復步驟S3直至所述重投影誤差趨向收斂，獲得最終像素點對應關系數據集、最終相機位姿數據集和最終像素深度數據集； S5、結合所述最終像素點對應關系數據集和所述最終像素深度數據集重建三維坐標； S6、結合所述最終相機位姿數據集對所述三維坐標進行轉換與拼接，以重建三維場景； 在構建端到端訓練模型，所述端到端訓練模型是通過計算所述當前幀像素點與所述參照幀像素點之間的重投影誤差，以對多個相機的位姿數據、圖像數據上像素點之間的對應關系和初始像素深度數據進行迭代訓練的模型的步驟，具體包括：S31、以當前幀像素點坐標計算當前幀上像素點在三維坐標的逆投影坐標x,y,z，其表達式如下： 其中fu和fv分別是所述第一相機在u和v方向的焦距，所述第一相機的第一主點坐標為cu,cv，mx和my分別表示在u和v方向上所述當前幀像素點坐標相對于所述第一主點坐標的歸一化偏移量，α和β是相機鏡頭畸變參數，mz是在考慮鏡頭畸變情況下的一個中間變量，md是綜合了mx、my和mz的變量； S32、計算所述逆投影坐標在參考幀上的投影坐標U,V，其表達式如下： 其中fU和fV是所述第二相機在U和V方向的焦距數據，所述第二相機的第二主點坐標為cU，cV，d是將所述逆投影坐標在鏡頭畸變情況下的一個中間變量； S33、計算重投影誤差E： 其中Pj是當前幀像素點Pi在所述參考幀上的對應點坐標，p′ij是所述當前幀像素點Pi在所述參考幀上的第二投影坐標，O表示有效像素點對應關系的集合，wij表示對應關系i,j的可靠性程度； S34、使用高斯牛頓迭代法求解獲取參數更新量； 根據所述參數更新量對多個相機的位姿數據、初始像素對應關系和多個初始像素深度數據進行優化。

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