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龍圖騰網獲悉北京廣安渲光科技有限公司申請的專利超大規模城市更新集群建筑的渲染優化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：CN119991903B 。

龍圖騰網通過國家知識產權局官網在2025-09-12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：202510051602.8，技術領域涉及：G06T15/00；該發明授權超大規模城市更新集群建筑的渲染優化方法和系統是由方順設計研發完成，并于2025-01-14向國家知識產權局提交的專利申請。

本超大規模城市更新集群建筑的渲染優化方法和系統在說明書摘要公布了：本發明公開一種超大規模城市更新集群建筑的渲染優化方法和系統，包括：獲取超大規模城市更新集群建筑圖像；根據超大規模城市更新集群建筑圖像，通過三維高斯潑濺進行圖像渲染；其中，采用量化方式表示三維高斯體屬性，同時采用從粗糙到精細的漸進分辨率訓練策略。采用本發明的技術方案，顯著降低內存存儲需求，同時更快、更穩定地優化三維高斯點云。

本發明授權超大規模城市更新集群建筑的渲染優化方法和系統在權利要求書中公布了：1.一種超大規模城市更新集群建筑的渲染優化方法，其特征在于，包括： 獲取超大規模城市更新集群建筑圖像； 根據超大規模城市更新集群建筑圖像，通過三維高斯潑濺進行圖像渲染；其中，采用量化方式表示三維高斯體屬性，同時采用從粗糙到精細的漸進分辨率訓練策略； 采用量化方式表示三維高斯體屬性具體如下： 三維高斯體的屬性集合包括： 位置向量： 縮放系數： 旋轉四元數向量： 不透明度 球諧函數系數其中d＝3f2，f表示諧波度； 量化表示采用16位int類型整數表示64位float類型的浮點數；其中， 對于屬性集合中的任意屬性，將一個由整數組成的l維量化潛在向量 輸入到多層感知機解碼器中，得到k維屬性； 在訓練的過程中，使用直線估計器將連續近似的取整，在反向傳遞的過程中直接傳遞給梯度，即其中，是所求的k維屬性，是的連續近似值； 僅對o和SH進行量化處理； 采用從粗糙到精細的漸進分辨率訓練策略具體如下： 對超大規模城市更新集群建筑圖像進行下采樣，產生不同層次細節的分辨率圖像，分別得到6個粗糙分辨率圖像，其分辨率分別為256*256、128*128、64*64、32*32、16*16、8*8； 從粗糙分辨率到全尺寸分辨率，逐批次訓練；從8*8到512*512，一共7個批次，其中前6個批次，每批次進行1萬次迭代訓練，最后一個批次進行4萬次迭代訓練，一共進行10萬次訓練； 在訓練階段，每進行100次迭代，則去除不透明度小于閾值φ的三維高斯點云，即其中，φ＝0.5；在訓練階段，每進行100次迭代，將分割位置梯度大于閾值的三維高斯點云，其中， 步驟S1中，通過光學遙感衛星、有人駕駛飛機、無人機對城市密集區域進行傾斜攝影拍攝圖片或視頻，得到超大規模城市更新集群建筑圖像；其中， 城市密集區包括：建筑密集、車輛人流密集、交通復雜。

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