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龙图腾网获悉浙江大学申请的专利一种基于可微渲染的动物表面运动捕捉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：CN119477987B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-10-17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：202411605056.X，技术领域涉及：G06T7/246；该发明授权一种基于可微渲染的动物表面运动捕捉方法是由郑能干;叶旻辰;韩乐;林振凯;陈卫东设计研发完成，并于2024-11-12向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种基于可微渲染的动物表面运动捕捉方法在说明书摘要公布了：本发明公开了一种基于可微渲染的动物表面运动捕捉方法，包括：基于CT扫描的高精度动物网格模版构建，多视角同步动物运动图像采集，基于深度学习的监督信息提取以及基于可微渲染的网格配准，利用基于可微渲染的网格配准算法，计算出动物运动状态下的网格，实现动物表面运动捕捉。本发明可以得到动物运动状态下的三维网格，能够反映动物的运动状态、表面形状以及颜色纹理，与传统的动物行为捕捉算法相比，更为精确详细地描述了动物的行为信息，为动物行为分析提供了有力支撑。

本发明授权一种基于可微渲染的动物表面运动捕捉方法在权利要求书中公布了：1.一种基于可微渲染的动物表面运动捕捉方法，其特征在于，通过以下步骤实现：1基于CT扫描的高精度动物网格模版构建，2其次是多视角同步动物运动图像采集，3随后是基于深度学习的监督信息提取，4最后是基于可微渲染的网格配准； 所述的步骤1基于CT扫描的高精度动物网格模版构建方法，利用CT扫描动物标本，重建一个网格模板，作为运动状态下动物表面捕捉的形状先验，并在模板中植入骨骼及关键点，得到顶点-骨骼绑定矩阵以及关键点-顶点映射矩阵，作为模板变形的驱动； 所述的步骤3基于深度学习的监督信息提取方法，利用深度学习方法，从采集得到的多视角图像中提取二维关键点、轮廓掩码图以及光流，作为后续基于可微渲染的网格配准方法所使用的监督信息； 所述的步骤4基于可微渲染的网格配准方法，首先引入一系列可学习网格变形参数，用于刻画真实动物与模板动物之间的差异；然后使用一种非刚性的网格变形方法，将模版网格通过参数的作用变换得到一个预测网格；最后使用一个结合数据损失、正则化损失以及时序损失的损失函数，计算预测网格与真实动物行为间的差异，并使用梯度下降的方法更新参数，从而实现表面运动捕捉。

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浙江大学，其通讯地址为：310058 浙江省杭州市西湖区余杭塘路866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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