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龙图腾网获悉贵州师范大学申请的专利三维重建方法、系统、机器设备和计算机可读存储介质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：CN114119869B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-09-12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：202111388907.6，技术领域涉及：G06T17/00；该发明授权三维重建方法、系统、机器设备和计算机可读存储介质是由杨硕;谢晓尧;刘嵩设计研发完成，并于2021-11-22向国家知识产权局提交的专利申请。

本三维重建方法、系统、机器设备和计算机可读存储介质在说明书摘要公布了：本发明揭示了一种三维重建方法、系统、机器设备和存储介质。所述方法包括：对给定图片在深度网络通过网络各层所进行的特征抽取中，通过所集成合并层进行的前馈网络信息向反馈网络映射执行卷积层的特征抽取，获得二维特征；对二维特征执行稀疏成本控制，并变换二维特征为三维特征，得到三维特征所对应的成本量信息；通过成本量信息的映射提取上下文信息，生成初始深度图；进行初始深度图的传播和优化输出高精度深度图；对高精度深度图生成三维点云，由三维点云构建生成给定图片的三维模型，在此三维重建的实现中，降低了内存消耗，并在稀疏成本控制和成本量信息的映射下，减少计算量而保证了三维重建效果，且能够满足三维重建对速度的要求。

本发明授权三维重建方法、系统、机器设备和计算机可读存储介质在权利要求书中公布了：1.一种三维重建方法，其特征在于，所述方法包括： 对给定图片在深度网络通过网络各层所进行的特征抽取中，通过所集成合并层进行的前馈网络信息向反馈网络映射执行卷积层的特征抽取，获得所述给定图片的二维特征，所述合并层和卷积层的组合构成所述深度网络中执行特征抽取的网络层； 所述对给定图片在深度网络通过网络各层所进行的特征抽取中，通过所集成合并层进行的前馈网络信息向反馈网络映射执行卷积层的特征抽取，获得所述给定图片的二维特征，包括：在所述深度网络中网络各层的特征抽取中，对合并层中前馈网络向反馈网络的反向传播，将前馈网络所存储信息翻转正向传播计算，恢复所述反向传播所需信息；将卷积层对给定图片抽取的卷积特征输入到恢复反向传播所需信息的反馈网络，在所述反馈网络输出所述卷积层对应的二维特征； 对所述二维特征执行稀疏成本控制，并变换所述二维特征为三维特征，得到三维特征所对应的成本量信息； 以配置的卷积层为第一卷积门映射所述三维特征所对应成本量信息至可视空间； 对所述成本量信息在可视空间的映射，配合重置门、更新门以及更新门所配置的第二卷积门对上一步的影响控制进行上下文信息提取，生成对所述给定图片预测得到的初始深度图； 进行所述初始深度图的传播和优化，输出高精度深度图； 对所述高精度深度图生成三维点云，由所述三维点云构建生成所述给定图片的三维模型。

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贵州师范大学，其通讯地址为：550000 贵州省贵阳市宝山北路180号贵州师范大学；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”。