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龍圖騰網(wǎng)獲悉中國(guó)農(nóng)業(yè)大學(xué)申請(qǐng)的專利基于神經(jīng)輻射場(chǎng)的表型獲取方法及裝置獲國(guó)家發(fā)明授權(quán)專利權(quán)，本發(fā)明授權(quán)專利權(quán)由國(guó)家知識(shí)產(chǎn)權(quán)局授予，授權(quán)公告號(hào)為：CN119273838B 。

龍圖騰網(wǎng)通過(guò)國(guó)家知識(shí)產(chǎn)權(quán)局官網(wǎng)在2025-08-29發(fā)布的發(fā)明授權(quán)授權(quán)公告中獲悉：該發(fā)明授權(quán)的專利申請(qǐng)?zhí)?專利號(hào)為：202411318335.8，技術(shù)領(lǐng)域涉及：G06T17/00；該發(fā)明授權(quán)基于神經(jīng)輻射場(chǎng)的表型獲取方法及裝置是由馬韞韜;王智;朱晉宇設(shè)計(jì)研發(fā)完成，并于2024-09-20向國(guó)家知識(shí)產(chǎn)權(quán)局提交的專利申請(qǐng)。

本基于神經(jīng)輻射場(chǎng)的表型獲取方法及裝置在說(shuō)明書(shū)摘要公布了：本發(fā)明提供了一種基于神經(jīng)輻射場(chǎng)的表型獲取方法及裝置，涉及農(nóng)業(yè)信息化技術(shù)領(lǐng)域，包括：獲取拍攝設(shè)備以多個(gè)視角方向采集的待重建植物的圖像序列，通過(guò)圖像分割大模型和運(yùn)動(dòng)結(jié)構(gòu)恢復(fù)算法，基于圖像序列生成拍攝設(shè)備的內(nèi)外參數(shù)，作為訓(xùn)練數(shù)據(jù)集；利用訓(xùn)練數(shù)據(jù)集對(duì)基于神經(jīng)輻射場(chǎng)網(wǎng)絡(luò)框架的植物三維重建模型進(jìn)行訓(xùn)練，通過(guò)訓(xùn)練得到的植物三維重建模型基于圖像序列生成隱式的三維場(chǎng)景表示；模型包括多分辨率哈希編碼模塊、基于ECA注意力機(jī)制的體積密度預(yù)測(cè)單元和基于多層感知機(jī)的顏色預(yù)測(cè)單元和體積渲染模塊；基于隱式的三維場(chǎng)景表示提取待重建植物對(duì)應(yīng)的表型參數(shù)。本發(fā)明具有較高的作物重建精度，同時(shí)可以大幅縮短作物重建時(shí)間。

本發(fā)明授權(quán)基于神經(jīng)輻射場(chǎng)的表型獲取方法及裝置在權(quán)利要求書(shū)中公布了：1.一種基于神經(jīng)輻射場(chǎng)的表型獲取方法，其特征在于，包括： 獲取拍攝設(shè)備以多個(gè)視角方向采集的待重建植物的圖像序列，通過(guò)圖像分割大模型和運(yùn)動(dòng)結(jié)構(gòu)恢復(fù)算法，基于所述圖像序列生成所述拍攝設(shè)備的內(nèi)外參數(shù)，將所述內(nèi)外參數(shù)與所述圖像序列的組合作為訓(xùn)練數(shù)據(jù)集； 利用所述訓(xùn)練數(shù)據(jù)集對(duì)基于神經(jīng)輻射場(chǎng)網(wǎng)絡(luò)框架的植物三維重建模型進(jìn)行訓(xùn)練，通過(guò)訓(xùn)練得到的所述植物三維重建模型基于所述圖像序列生成所述待重建植物對(duì)應(yīng)的隱式的三維場(chǎng)景表示；其中，所述植物三維重建模型包括多分辨率哈希編碼模塊、體積密度及顏色提取模塊和體積渲染模塊，所述體積密度及顏色提取模塊包括基于ECA注意力機(jī)制的體積密度預(yù)測(cè)單元和基于多層感知機(jī)的顏色預(yù)測(cè)單元，所述體積密度預(yù)測(cè)單元包括多個(gè)全連接的多層感知機(jī)和一個(gè)ECA注意力網(wǎng)絡(luò)，所述ECA注意力網(wǎng)絡(luò)鑲嵌于第一個(gè)全連接的所述多層感知機(jī)之后；所述顏色預(yù)測(cè)單元包括多個(gè)全連接的多層感知機(jī)； 基于隱式的三維場(chǎng)景表示提取所述待重建植物對(duì)應(yīng)的表型參數(shù)； 通過(guò)訓(xùn)練得到的所述植物三維重建模型基于所述圖像序列生成所述待重建植物對(duì)應(yīng)的隱式的三維場(chǎng)景表示，包括： 通過(guò)所述多分辨率哈希編碼模塊，將所述圖像序列內(nèi)每張真實(shí)植物圖像的像素點(diǎn)信息映射至高維空間得到像素點(diǎn)高維向量； 通過(guò)所述體積密度及顏色提取模塊，基于所述像素點(diǎn)高維向量，提取每個(gè)像素點(diǎn)對(duì)應(yīng)的體積密度預(yù)測(cè)值和顏色預(yù)測(cè)值，包括：通過(guò)基于ECA注意力機(jī)制的所述體積密度預(yù)測(cè)單元，基于所述像素點(diǎn)高維向量生成每個(gè)像素點(diǎn)對(duì)應(yīng)的體積密度預(yù)測(cè)值；通過(guò)基于多層感知機(jī)的所述顏色預(yù)測(cè)單元，基于每個(gè)所述像素點(diǎn)對(duì)應(yīng)的所述體積密度預(yù)測(cè)值生成每個(gè)所述像素點(diǎn)對(duì)應(yīng)的顏色預(yù)測(cè)值； 通過(guò)所述體積渲染模塊，將所述體積密度預(yù)測(cè)值和所述顏色預(yù)測(cè)值沿射線積分，以合成每個(gè)所述視角方向?qū)?yīng)的合成圖像，以通過(guò)所述合成圖像描述隱式的三維場(chǎng)景表示。

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