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龙图腾网获悉南开大学申请的专利基于神经传输场的高效烟雾重建框架及应用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：CN119379878B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-10-28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：202411441321.5，技术领域涉及：G06T15/00；该发明授权基于神经传输场的高效烟雾重建框架及应用是由任博;邱佳雄设计研发完成，并于2024-10-16向国家知识产权局提交的专利申请。

本基于神经传输场的高效烟雾重建框架及应用在说明书摘要公布了：本发明提供一种基于神经传输场的高效烟雾重建框架及应用，属于计算机图形学技术领域。本发明方法先利用相机的位姿得到三维空间中的采样点；再将采样点的三维坐标，视角方向向量以及时间信息输入到体素神经网络中得到烟雾的隐式神经表征；通过体渲染得到高时空一致性的烟雾外观以及稠密度。接着，将渲染图像和渲染深度输入到一个卷积神经网络中，得到细节丰富的高保真烟雾外观。最后通过循环优化，将卷积神经网络的输出作为体素神经网络的输入，得到更好的烟雾外观以及稠密度。该框架在稀疏的多目相机以及单目相机拍摄的烟雾场景中都能实现比其他方法训练时间更短，精度更高的烟雾场景重建结果。

本发明授权基于神经传输场的高效烟雾重建框架及应用在权利要求书中公布了：1.一种基于神经传输场的高效烟雾重建系统，其特征在于： a.结合了3D神经传输场和2D卷积神经网络细节优化来高效地从多视角视频中重建高质量的烟雾场景； b.提出了一种先进的物理约束来联合优化神经辐射场和可变形场； c.提出了一种先进的多时间步的策略来自适应嵌入多个时间戳以关联全局时间信息； d.构建了3D神经传输场和2D卷积神经网络的循环优化系统，用在烟雾场景中拍摄的RGB图进行监督； 该系统中，首先得到三维空间中的采样点；再将采样点的三维坐标，视角方向向量以及时间信息输入到体素神经网络中得到烟雾的隐式神经表征；在基于多时间步策略的传输方程的约束下，通过体渲染得到高时空一致性的烟雾外观以及稠密度；接着，将渲染图像和渲染深度输入到一个卷积神经网络中，得到细节丰富的高保真烟雾外观；最后通过循环优化，将卷积神经网络的输出作为体素神经网络的输入，得到更好的烟雾外观以及稠密度； 所述的多时间步的策略是，对时间信息t进行位置编码γt之后输入到一个小型神经网络中得到时间信息的特征然后对解析出的光线h进行采样得到三维空间采样点x,y,z，将它们进行位置编码γx,y,z，然后将和γx,y,z输入到一个合并MLP网络中得到可变形场特征bx,y,z,t，将γx,y,z输入到另一个刚体MLP中得到刚体权重wx,y,z；可变形场φp表示为： φpx,y,z,t＝x,y,z+w⊙b； 其中密度场σ依赖于空间采样点以及多时间步策略： n为关联的指定时间点数量，Ωi为时间差，为实数集； 密度场σ表示如下： σ＝σx,y,z,t1t,t2t,…,tnt； 所述的传输方程为： 式中u为速度场，通过的链式法则，并且结合多时间步策略，得到: 将速度场用可变形场φp替换，得到物理启发的时空一致性损失：

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