為了提高深度估計的精度和一致性，特別是在複雜場景中，以下幾個策略可以被考慮：
改進深度估計模型：開發更先進的深度估計技術，例如利用多視角學習或自監督學習的方法，這些方法能夠從多個視角獲取信息，從而提高深度估計的準確性。使用更強大的基於深度學習的模型，如Transformer架構，能夠捕捉更複雜的空間關係。
增強數據集：收集和構建多樣化的訓練數據集，特別是包含大幅攝像機運動和動態物體的場景。這可以通過合成數據或使用增強技術來實現，以提高模型在各種情況下的泛化能力。
融合多種信息：結合光流、運動估計和場景幾何信息，這樣可以在大幅運動或動態物體的情況下提供更穩定的深度估計。這種多模態融合能夠幫助模型更好地理解場景的結構。
後處理技術：在深度估計後，應用後處理技術來平滑深度圖，減少噪聲和不一致性。這可以通過使用卷積神經網絡進行深度圖的重建和優化來實現。
強化學習：利用強化學習的方法來優化深度估計過程，通過反饋機制不斷調整模型參數，以適應不同的場景和動態變化。