清華四川能源互聯(lián)網(wǎng)研究院羅懌獲國家專利權
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龍圖騰網(wǎng)獲悉清華四川能源互聯(lián)網(wǎng)研究院申請的專利一種結(jié)構(gòu)先驗的視覺三維重建方法及系統(tǒng)、設備、介質(zhì)獲國家發(fā)明授權專利權,本發(fā)明授權專利權由國家知識產(chǎn)權局授予,授權公告號為:CN120510306B 。
龍圖騰網(wǎng)通過國家知識產(chǎn)權局官網(wǎng)在2025-09-23發(fā)布的發(fā)明授權授權公告中獲悉:該發(fā)明授權的專利申請?zhí)?專利號為:202510998989.8,技術領域涉及:G06T17/00;該發(fā)明授權一種結(jié)構(gòu)先驗的視覺三維重建方法及系統(tǒng)、設備、介質(zhì)是由羅懌;張仕軍;趙明鉥;劉華;歐陽勇;胡軍;劉毅設計研發(fā)完成,并于2025-07-21向國家知識產(chǎn)權局提交的專利申請。
本一種結(jié)構(gòu)先驗的視覺三維重建方法及系統(tǒng)、設備、介質(zhì)在說明書摘要公布了:本發(fā)明涉及三維重建技術領域,具體而言,涉及一種結(jié)構(gòu)先驗的視覺三維重建方法及系統(tǒng)、設備、介質(zhì),本發(fā)明的目標是開發(fā)一種創(chuàng)新的三維重建方法,其核心在于使用一組預定義的、參數(shù)化的結(jié)構(gòu)化基元及其在場景中的眾多實例來表示和重建三維世界。與現(xiàn)有技術的區(qū)別在于,本方案不使用傳統(tǒng)的點云、網(wǎng)格、或大量獨立的橢球體基元,而是將場景建模為結(jié)構(gòu)化組件的集合。通過可微分渲染引擎,依據(jù)輸入圖像來端到端地優(yōu)化每一個基元實例的完整參數(shù)集,包括空間位置、朝向、尺寸大小、形狀細節(jié)、外觀屬性,從而精確地重建場景的幾何與外觀,并自然獲得一種高效、包含語義且易于編輯的場景表示。
本發(fā)明授權一種結(jié)構(gòu)先驗的視覺三維重建方法及系統(tǒng)、設備、介質(zhì)在權利要求書中公布了:1.一種結(jié)構(gòu)先驗的視覺三維重建方法,其特征在于,包括: 獲取被建模對象的若干個標準圖像,獲取若干標準圖像內(nèi)基元實例的基礎參數(shù),生成基元實例的參數(shù)集,構(gòu)建可微分渲染模型,通過參數(shù)集和基礎圖像對可微分渲染模型進行訓練,輸出訓練好的可微分渲染模型; 獲取當前的基礎圖像,并獲取基礎圖像內(nèi)目標基元實例的基礎參數(shù)生成參數(shù)集,通過可微分渲染模型對當前的參數(shù)集進行優(yōu)化,輸出目標參數(shù)集; 建立當前目標參數(shù)集與對應目標基元實例的映射關系生成基元實例目標組,將若干個基元實例目標組和基元實例的類別標簽進行保存后生成基元實例列表,所述基元實例列表構(gòu)成所述被建模對象; 所述通過參數(shù)集和基礎圖像對可微分渲染模型進行訓練包括: S201:獲取基元實例的參數(shù)集,基于基元實例的參數(shù)集通過可微分渲染模型生成合成圖像; S202:將合成圖像與標準圖像進行對比,計算一個或多個損失函數(shù); S203:利用自動微分框架通過渲染管線將損失反向傳播,得到損失函數(shù)關于每一個基元實例的每一個可優(yōu)化參數(shù)的梯度; S204:利用梯度下降優(yōu)化器根據(jù)所述梯度更新所有基元實例的參數(shù)集; S205:將更新后的參數(shù)集從步驟S201開始循環(huán)進行,并記錄迭代次數(shù)和設置迭代次數(shù)上限,當達到迭代次數(shù)上限后,輸出當前的可微分渲染模型; 設置誤差閾值,若當前的合成圖像與標準圖像之間的像素損失值大于誤差閾值,或,合成圖像存在缺失結(jié)構(gòu)區(qū)域時,添加新的基元實例,并移除被替換的基元實例; 所述添加新的基元實例,并移除被替換的基元實例包括: 啟動備選基元選擇流程; 所述備選基元選擇流程包括,對誤差區(qū)域?qū)脑驾斎雸D像,運行預訓練的實例分割模型,通過實例分割模型識別圖像中的各個基元實例,并輸出基元實例的類別標簽以及掩碼; 若識別到的某個基元實例的類別標簽與基元實例列表庫中某個基元實例的類別標簽相匹配,則該匹配的基元實例被基元實例列表庫中某個基元實例所替換; 當某個基元實例被替換后,像素損失值仍然大于誤差閾值,或,合成圖像仍然存在缺失結(jié)構(gòu)區(qū)域時,則在基元實例中加入增殖3DGS橢球體,用于擬合基元實例的像素損失值仍然大于誤差閾值的區(qū)域或缺失結(jié)構(gòu)區(qū)域。
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