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龙图腾网获悉湖南大学申请的专利基于混合不确定性估计的神经辐射场增量式最优视图选择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：CN119625162B 。

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：202411487001.3，技术领域涉及：G06T17/00；该发明授权基于混合不确定性估计的神经辐射场增量式最优视图选择方法是由劳奕臻;谢景鹏;薛逸飞;谈诗语;王远磊设计研发完成，并于2024-10-23向国家知识产权局提交的专利申请。

本基于混合不确定性估计的神经辐射场增量式最优视图选择方法在说明书摘要公布了：本发明公开一种基于混合不确定性估计的神经辐射场增量式最优视图选择方法，包括以下步骤：输入RGB图像集合步骤；计算3D位置和观察方向；初始化NeRF训练步骤；基于剩余图像集的5D坐标x,d，通过修改的NeRF网络进行阈值采样，计算出RGB图像的颜色和不透明度，再将颜色和不透明度整合到Beta分布中，计算渲染不确定性；输入剩余图像集的3D坐标x，通过分类器判断轨迹是平面或非平面，使用Voronoi图算法估计位置信息，得到位置不确定性；选择最优视图步骤，将渲染不确定性和位置不确定性归一化并求和，计算出每张RGB图像的混合不确定性；选择混合不确定性最高的图像，将其添加到训练集中，并重复此过程，直至达到特定的重建效果或预设的图像数量限制。

本发明授权基于混合不确定性估计的神经辐射场增量式最优视图选择方法在权利要求书中公布了：1.一种基于混合不确定性估计的神经辐射场增量式最优视图选择方法，其特征在于，包括以下步骤： 输入RGB图像集合步骤；输入一组数量为N的使用无人机所拍摄统一分辨率的RGB图像数据； 计算3D位置和观察方向；对输入的每张RGB图像进行处理，进行位姿估算，恢复RGB图像中的结构并输出场景中每张图像对应的3D位置x和观察方向向量d； 初始化NeRF训练步骤；从RGB图像集合中随机选择预定比例的图像进行NeRF模型的初始化训练；所述预定比例不低于15%； 计算混合不确定性步骤；基于剩余图像集的5D坐标x,d，通过修改的NeRF网络进行阈值采样，计算出RGB图像的颜色和不透明度，再将颜色和不透明度整合到Beta分布中，计算渲染不确定性；输入剩余图像集的3D坐标x，通过分类器判断轨迹是平面或非平面，使用Voronoi图算法估计位置信息，得到位置不确定性； 选择最优视图步骤，将渲染不确定性和位置不确定性归一化并求和，计算出每张RGB图像的混合不确定性；选择混合不确定性最高的图像，将其添加到训练集中，并重复此过程，直至达到特定的重建效果或预设的图像数量限制； 在所述计算混合不确定性步骤中， 基于剩余图像集的5D坐标x,y,z,θ,φ，通过修改的NeRF网络进行阈值采样，并通过显式体素网格和隐式神经网络的多分辨率哈希信息存储，计算出每张RGB图像每条射线上采样点的的颜色和不透明度，通过整合到Beta分布中计算每张图片的渲染不确定性；同时， 输入剩余图像集的3D坐标x,y,z，通过分类器判断无人机飞行轨迹是平面还是非平面；对于平面轨迹，利用Voronoi信息辐射场进行顶层全局规划和底层局部规划，从而进行位置信息的压缩与限定；对于非平面轨迹，采用Voronoi聚类算法，通过距离中心点的远近来量化位置的不确定性； 所述计算混合不确定性步骤被具体执行为： 通过NeRF模型，得到每条光线上的颜色和不透明度，计算体积密度；体积密度计算公式如下： ； 其中，代表射线上第i个采样点的体积密度，代表第j个采样点的不透明度，代表第j个采样点与上一个采样点的距离；代表第i个采样点的不透明度，代表第i个采样点与上一个采样点的距离； 通过NeRF模型，为每条光线计算颜色的方差；颜色方差的计算公式如下： ； 其中，代表射线上第i个采样点的方差，代表第i个采样点的体积密度，代表占该射线全部体积密度的比例； 根据估计的均值和方差构建Beta分布；其中，代表预测的一条射线的颜色，代表一条射线颜色的均值，代表一条射线方差的均值； 通过最小化真值RGB图像和渲染的像素颜色之间的平方重建误差来优化连续函数，同时计算每张图片的渲染不确定性；图片渲染不确定性的计算公式如下： ； 代表第I张图片的渲染不确定度，代表每张图片的总共射线数量，代表真值RGB图像和渲染的像素颜色之间的平方误差，代表射线i的平均方差； 计算两个数据集之间的Hausdorff距离，以确定图像轨迹是否为平面或非平面；其中，Hausdorff距离为；为两条轨迹A和B的哈斯多夫距离，为A轨迹中的第i个点和B轨迹中的第j个点的距离。

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