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龙图腾网获悉青岛科技大学申请的专利基于多尺度特征和深度监督神经辐射场的室外无边界场景三维重建方法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：CN120431275B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-09-02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：202510947074.4，技术领域涉及：G06T17/00；该发明授权基于多尺度特征和深度监督神经辐射场的室外无边界场景三维重建方法是由孙媛媛;邱雅茹;田礼铭;张恒硕;颜军设计研发完成，并于2025-07-10向国家知识产权局提交的专利申请。

本基于多尺度特征和深度监督神经辐射场的室外无边界场景三维重建方法在说明书摘要公布了：本发明公开了一种基于多尺度特征和深度监督神经辐射场的室外无边界场景三维重建方法，属于计算机视觉技术领域，具体为：获取室外场景的图像数据集，利用改进的特征金字塔网络提取对应的多尺度特征图，并利用DepthAnythingV2模型获取估计深度图；结合源图像、提取特征图和估计深度图，输入神经辐射场网络进行训练，最后从优化后的神经辐射场中提取场景的占用场，并通过显式化处理得到曲面三维模型。本发明的有益效果是：通过高精度的深度图引导NeRF学习正确的几何信息，并利用多尺度特征用作场景先验，有效提升NeRF在无边界环境中的适应性与几何鲁棒性，实现了对室外场景的精准重建，为低空飞行等应用提供技术支持。

本发明授权基于多尺度特征和深度监督神经辐射场的室外无边界场景三维重建方法在权利要求书中公布了：1.基于多尺度特征和深度监督神经辐射场的室外无边界场景三维重建方法，其特征在于，所述三维重建方法包括以下步骤： 步骤S1：获取室外场景的多视角图像数据集； 步骤S2：基于改进的特征金字塔网络，从图像数据集中的源图像中提取初步特征图，并利用DepthAnythingV2模型生成估计深度图D1； 步骤S3：基于所述初步特征图构建包含多个不同分辨率特征图的特征金字塔，并通过双线性插值方法逐层上采样融合，得到与源图像像素空间对齐的融合特征图； 步骤S4：使用COLMAP获取源图像的相机参数与稀疏点云，将所述源图像、融合特征图及相机参数与稀疏点云作为输入，构建场景神经辐射场网络； 步骤S5：对所述相机参数生成的射线进行均匀采样，将得到的采样点位置和方向编码为高维特征向量，与所述融合特征图共同输入场景神经辐射网络，输出采样点的颜色值和密度值，沿每条射线对采样点的颜色值和密度值进行体积渲染积分，计算该射线对应像素的预测颜色值； 步骤S6：在三维空间内对所述相机参数生成的射线进行采样，并基于体素的颜色值和密度值，通过累计计算来推断每条射线的深度值，从而生成预测深度图D2，并利用所述步骤S2的估计深度图D1，对预测深度图D2进行几何约束； 步骤S7：基于步骤S5得到的预测颜色值与源图像的真实颜色值的光度损失，以及所述估计深度图D1与预测深度图D2的深度损失，联合优化所述场景神经辐射场网络； 步骤S8：根据优化后的场景神经辐射场网络生成隐式场景表达，通过占用场显式化处理得到曲面三维模型。

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