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龙图腾网获悉南方科技大学申请的专利一种基于混合脉冲神经网络的3D模型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：CN119494917B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-11-11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：202411431656.9，技术领域涉及：G06T17/00；该发明授权一种基于混合脉冲神经网络的3D模型重建方法是由王恺安;邹龙昊;胡凯;汪漪设计研发完成，并于2024-10-14向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种基于混合脉冲神经网络的3D模型重建方法在说明书摘要公布了：本发明公开了一种基于混合脉冲神经网络的3D模型重建方法，包括步骤：获取目标图像；对目标图像进行预处理，得到初始特征图；构建并训练混合脉冲神经网络模型，得到目标模型，其中，目标模型包括若干混合脉冲层，混合脉冲层包括混合模块、MLP模块和合并模块；将初始特征图输入混合模块进行空间位置混合，将空间位置混合后的初始特征图输入MLP模块进行通道混合，将通道混合后的初始特征图输入合并模块进行图片拼合，得到最终特征图；将最终特征图输入Nerf渲染器，重建对应目标图像的3D模型。本发明结合混合脉冲神经网络与神经辐射场，能够在低消耗的情况下实现准确地3D模型重建，实用性高，有利于进一步推广应用。

本发明授权一种基于混合脉冲神经网络的3D模型重建方法在权利要求书中公布了：1.一种基于混合脉冲神经网络的3D模型重建方法，其特征在于，所述方法包括： 获取目标图像； 对所述目标图像进行预处理，得到初始特征图； 构建混合脉冲神经网络模型，对所述混合脉冲神经网络模型进行训练，得到目标模型，其中，所述目标模型包括若干混合脉冲层，所述混合脉冲层包括混合模块、MLP模块和合并模块； 将所述初始特征图输入所述混合模块进行空间位置混合，将空间位置混合后的初始特征图输入所述MLP模块进行通道混合，将通道混合后的初始特征图输入所述合并模块进行图片拼合，得到最终特征图； 将所述最终特征图输入Nerf渲染器，重建对应所述目标图像的3D模型； 构建混合脉冲神经网络模型，对所述混合脉冲神经网络模型进行训练，得到目标模型，具体包括： 构建具有若干初始LIF神经元的混合脉冲神经网络模型，并确定所述初始LIF神经元的初始脉冲阈值； 当所述初始LIF神经元的膜电位大于所述初始脉冲阈值时，所述初始LIF神经元生成脉冲，重置所述初始LIF神经元并确定重置后的膜电位和脉冲阈值，以重置后的LIF神经元替换所述初始LIF神经元； 应用梯度下降法，重复替换LIF神经元的步骤至全精度信息符合需求，得到所述目标模型； 构建具有若干初始LIF神经元的混合脉冲神经网络模型后，包括：将所有所述初始LIF神经元连接形成群神经元，且各所述初始LIF神经元的膜电位相等；当一个所述初始LIF神经元生成脉冲后，重置所述群神经元中所有所述初始LIF神经元，且所述群神经元中重置后的LIF神经元具有相同的膜电位和脉冲阈值； 所述群神经元中包括沿垂直方向连接运行的LIF神经元和沿水平方向连接运行的LIF神经元。

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