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龍圖騰網獲悉青島科技大學申請的專利基于多尺度特征和深度監督神經輻射場的室外無邊界場景三維重建方法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：CN120431275B 。

龍圖騰網通過國家知識產權局官網在2025-09-02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：202510947074.4，技術領域涉及：G06T17/00；該發明授權基于多尺度特征和深度監督神經輻射場的室外無邊界場景三維重建方法是由孫媛媛;邱雅茹;田禮銘;張恒碩;顏軍設計研發完成，并于2025-07-10向國家知識產權局提交的專利申請。

本基于多尺度特征和深度監督神經輻射場的室外無邊界場景三維重建方法在說明書摘要公布了：本發明公開了一種基于多尺度特征和深度監督神經輻射場的室外無邊界場景三維重建方法，屬于計算機視覺技術領域，具體為：獲取室外場景的圖像數據集，利用改進的特征金字塔網絡提取對應的多尺度特征圖，并利用DepthAnythingV2模型獲取估計深度圖；結合源圖像、提取特征圖和估計深度圖，輸入神經輻射場網絡進行訓練，最后從優化后的神經輻射場中提取場景的占用場，并通過顯式化處理得到曲面三維模型。本發明的有益效果是：通過高精度的深度圖引導NeRF學習正確的幾何信息，并利用多尺度特征用作場景先驗，有效提升NeRF在無邊界環境中的適應性與幾何魯棒性，實現了對室外場景的精準重建，為低空飛行等應用提供技術支持。

本發明授權基于多尺度特征和深度監督神經輻射場的室外無邊界場景三維重建方法在權利要求書中公布了：1.基于多尺度特征和深度監督神經輻射場的室外無邊界場景三維重建方法，其特征在于，所述三維重建方法包括以下步驟： 步驟S1：獲取室外場景的多視角圖像數據集； 步驟S2：基于改進的特征金字塔網絡，從圖像數據集中的源圖像中提取初步特征圖，并利用DepthAnythingV2模型生成估計深度圖D1； 步驟S3：基于所述初步特征圖構建包含多個不同分辨率特征圖的特征金字塔，并通過雙線性插值方法逐層上采樣融合，得到與源圖像像素空間對齊的融合特征圖； 步驟S4：使用COLMAP獲取源圖像的相機參數與稀疏點云，將所述源圖像、融合特征圖及相機參數與稀疏點云作為輸入，構建場景神經輻射場網絡； 步驟S5：對所述相機參數生成的射線進行均勻采樣，將得到的采樣點位置和方向編碼為高維特征向量，與所述融合特征圖共同輸入場景神經輻射網絡，輸出采樣點的顏色值和密度值，沿每條射線對采樣點的顏色值和密度值進行體積渲染積分，計算該射線對應像素的預測顏色值； 步驟S6：在三維空間內對所述相機參數生成的射線進行采樣，并基于體素的顏色值和密度值，通過累計計算來推斷每條射線的深度值，從而生成預測深度圖D2，并利用所述步驟S2的估計深度圖D1，對預測深度圖D2進行幾何約束； 步驟S7：基于步驟S5得到的預測顏色值與源圖像的真實顏色值的光度損失，以及所述估計深度圖D1與預測深度圖D2的深度損失，聯合優化所述場景神經輻射場網絡； 步驟S8：根據優化后的場景神經輻射場網絡生成隱式場景表達，通過占用場顯式化處理得到曲面三維模型。

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青島科技大學，其通訊地址為：266061 山東省青島市嶗山區松嶺路99號；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”。