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龙图腾网获悉哈尔滨工业大学;哈工大郑州研究院申请的专利一种基于视觉测量的飞机辅助动力装置管路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：CN119762677B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-10-10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：202411838890.3，技术领域涉及：G06T17/00；该发明授权一种基于视觉测量的飞机辅助动力装置管路三维重建方法是由张茂伟;朱思涵;徐亚飞;张华;刘大同设计研发完成，并于2024-12-13向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种基于视觉测量的飞机辅助动力装置管路三维重建方法在说明书摘要公布了：本发明是一种基于视觉测量的飞机辅助动力装置管路三维重建方法。本发明涉及计算机视觉测量技术领域，本发明针对飞机辅助动力装置中复杂导管测量的三维重建中存在的局部细节还原不够精细的问题，本发明进行数据预处理，将多视角RGB图像以及对应相机位姿作为输入，使用DeepMVS模块生成平面扫描体积，作为深度信息的初步估计；进行多视角深度图生成，生成参考视角的精确深度图；进行深度图补全与融合，通过融合多个视角的深度图生成一个完整的深度图表示；进行多视角RGB图像、原始深度图以及完整深度图到体素网格的转换编码，进行体素网格的细化与优化，准确描述飞机辅助动力装置中的复杂管路。

本发明授权一种基于视觉测量的飞机辅助动力装置管路三维重建方法在权利要求书中公布了：1.一种基于视觉测量的飞机辅助动力装置管路三维重建方法，其特征是：所述方法包括以下步骤： 步骤1：进行数据预处理，将多视角RGB图像以及对应相机位姿作为输入，使用DeepMVS模块生成平面扫描体积，作为深度信息的初步估计； 步骤2：进行多视角深度图生成，通过DeepMVS的平面扫描体积生成模块，构建每个参考视角的深度图候选集，通过卷积网络提取图像的多层次特征，并生成参考视角的精确深度图； 步骤3：进行深度图补全与融合，通过自监督学习技术，补全遮挡或缺失区域，基于上下文得分机制，通过融合多个视角的深度图生成一个完整的深度图表示； 步骤4：进行多视角RGB图像和深度图到体素网格的转换编码，使用Pix2Vox的卷积编码器，将多视角图像与DeepMVS模块生成的深度图融合为上下文感知的高维特征表示；引入深度补全结果作为附加输入特征，以增强对物体局部细节和全局几何形态的捕捉能力； 步骤5：进行体素网格的细化与优化，通过Pix2Vox的细化网络，对上下文融合的体素网格进行局部细化，修正由于多视角或深度补全产生的错误，输出一个高分辨率、完整的三维体素网格，准确描述飞机辅助动力装置中的管路； DeepMVS模块结合多层特征聚合和跨视角特征聚合，从单视角提取多层特征图，生成平面扫描体积，将所有视角的平面扫描体积映射到统一的三维空间后进行特征聚合； 在单一视角内部，通过逐层特征融合提取上下文信息；在多视角之间，通过最大池化整合互补信息，生成一个全局深度图候选集，最后通过进一步的三维卷积和损失优化，生成最终的深度图候选集； 深度图补全，使用自监督学习的方法，构建自定义的训练目标即损失函数来学习深度图补全，特征提取与融合模块使用图像神经网络提取深度图的多像素特征，利用多特征金字塔提取不同分辨率信息，采用加权融合的方式将深度图和RGB图像融合；深度补全模块使用反卷积操作逐步恢复深度图的分辨率，在补全过程中用跳跃连接引入特征提取与融合模块的高分辨率特征，输出补全后的深度图像；投影与约束模块将补全后的深度图投影到其他视角，生成合成视图和深度，利用几何和光度一致性约束，生成目标视图并计算损失；自监督优化模块使用损失函数优化网络权重，通过最终训练逐步提升补全效果。

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哈尔滨工业大学;哈工大郑州研究院，其通讯地址为：150001 黑龙江省哈尔滨市南岗区西大直街92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”。

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