本发明公开了一种克服遮挡效应的驾驶场景双目深度估计方法。本方法构建了一种端到端的自监督深度神经网络模型，输入驾驶场景的左右视图的图像，输出左右视图对应的视差图。本方法利用深度神经网络模型输入和输出之间的几何约束关系训练模型，无需获取带有标注信息的数据样本，仅需使用双目摄像系统获取左右视图的图像对，极大地简化了工作流程，节省了经济成本，可以使模型训练更多类型场景的影像。本发明设计的双目估计方法能有效克服场景中重复图案纹理、前后物体遮挡等问题，可以获取较高精度的深度图像。