武汉大学何发智获国家专利权
买专利卖专利找龙图腾，真高效！ 查专利查商标用IPTOP,全免费！专利年费监控用IP管家,真方便！
龙图腾网获悉武汉大学申请的专利一种基于分层强化学习的可迁移三维重建方法及系统获国家发明授权专利权，本发明授权专利权由国家知识产权局授予，授权公告号为：CN116091695B 。
龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-08-12发布的发明授权授权公告中获悉：该发明授权的专利申请号/专利号为：202310013794.4，技术领域涉及：G06T17/00；该发明授权一种基于分层强化学习的可迁移三维重建方法及系统是由何发智;李兰;罗锦坤设计研发完成，并于2023-01-05向国家知识产权局提交的专利申请。
本一种基于分层强化学习的可迁移三维重建方法及系统在说明书摘要公布了：本发明公开了一种基于分层强化学习的可迁移三维重建方法及系统，属于三维重建领域。通过简化动作空间从而增加重建的准确度，同时使得训练出来的代理在不同类别间更具有可迁移性。分层强化学习将对同一个Loop操作的动作进行聚合，从而将任务分解给不同的代理进行处理。顶层代理能够在全局上对整体形状进行把握，选择出最需要进行调整的Loop，并将其交给对应的子代理去处理。使用基于状态空间增强的子代理ASS‑Sub‑Agent替代传统方法中的一组子代理，ASS‑Sub‑Agent能够共享原子代理的训练过程并且拥有更少的训练参数，能够加速子代理的训练过程，更多样的状态空间又促进了ASS‑Sub‑Agent的迁移性。
本发明授权一种基于分层强化学习的可迁移三维重建方法及系统在权利要求书中公布了：1.一种基于分层强化学习的可迁移三维重建方法，其特征在于，包括： S1：基于目标深度图像和目标形状得到一个粗粒度的三维形状； S2：对得到的粗粒度的三维形状添加n个Loops，得到待编辑三维形状，一个Loop是指一个首尾相接的长方形； S3：将待编辑三维形状、目标深度图像以及采用One-Hot编码的时刻数输入顶层代理中，由顶层代理选择一个Loop； S4：将选择的Loop的特征作为基于状态空间增强的子代理ASS-Sub-Agent输入状态的增强，输出要对该Loop执行的基本动作； S5：将输出对该Loop执行的基本动作的应用于该Loop，得到更新后的待编辑三维形状，时刻数增加1，将得到的回报值指导顶层代理与基于状态空间增强的子代理的训练，并重复执行步骤S3～S5直到进入终止状态。
如需购买、转让、实施、许可或投资类似专利技术，可联系本专利的申请人或专利权人武汉大学，其通讯地址为：430072 湖北省武汉市武昌区八一路299号；或者联系龙图腾网官方客服，联系龙图腾网可拨打电话0551-65771310或微信搜索“龙图腾网”。
免责声明
1、本报告根据公开、合法渠道获得相关数据和信息，力求客观、公正，但并不保证数据的最终完整性和准确性。
2、报告中的分析和结论仅反映本公司于发布本报告当日的职业理解，仅供参考使用，不能作为本公司承担任何法律责任的依据或者凭证。
1、本报告根据公开、合法渠道获得相关数据和信息，力求客观、公正，但并不保证数据的最终完整性和准确性。
2、报告中的分析和结论仅反映本公司于发布本报告当日的职业理解，仅供参考使用，不能作为本公司承担任何法律责任的依据或者凭证。
开放平台
担保交易
惠及多方
会员特惠
专属平台
适合多方
数据共享
功能齐全
皖公网安备 34010402703815号