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龙图腾网获悉清华大学申请的专利地下物体三维重建方法及装置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：CN119625191B 。

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：202510166654.X，技术领域涉及：G06T17/00；该发明授权地下物体三维重建方法及装置是由潘鹏;程志刚设计研发完成，并于2025-02-14向国家知识产权局提交的专利申请。

本地下物体三维重建方法及装置在说明书摘要公布了：本申请涉及基础设施无损检测技术领域，特别涉及一种地下物体三维重建方法及装置，其中，方法包括：构建目标数据集、神经网络架构和目标损失函数；利用目标数据集、神经网络架构和目标损失函数构建以三维重建地下目标体为目的的目标神经网络模型；将三维探地雷达信号数据输入目标神经网络模型中，以通过目标神经网络模型输出三维探地雷达信号数据对应的地下目标体的三维重建结果。本申请可以实现地下管道和空洞的端到端准确识别，以及对地下目标体类别的精确分类，同时还可以重建地下目标体的几何形状，显著提升地下空间检测的效率与准确性，可广泛应用于探地雷达数据的后处理阶段和多种工程场景，有助于提升城市基础设施的安全性与管理效率。

本发明授权地下物体三维重建方法及装置在权利要求书中公布了：1.一种地下物体三维重建方法，其特征在于，包括以下步骤： 构建目标数据集、神经网络架构和目标损失函数； 利用所述目标数据集、所述神经网络架构和所述目标损失函数构建以三维重建地下目标体为目的的目标神经网络模型； 将三维探地雷达信号数据输入所述目标神经网络模型中，以通过所述目标神经网络模型输出所述三维探地雷达信号数据对应的地下目标体的三维重建结果，其中，所述三维重建结果包括地下空间的每个位置的材料类别； 其中，所述构建目标数据集、神经网络架构和目标损失函数，包括：获取预设的典型地下目标体的仿真探地雷达信号数据及其对应的模型尺寸信息，得到二维B-scan信号，并组合所述二维B-scan信号，得到三维仿真探地雷达信号C-scan数据，对所述C-scan数据进行归一化预处理，得到所述预处理后的数据；构建所述典型地下目标体的三维模型对应的三维矩阵，并提取所述典型地下目标体的材料空间分布标签；基于所述预处理后的数据、所述三维矩阵和所述材料空间分布标签，构建所述目标数据集； 其中，所述利用所述目标数据集、所述神经网络架构和所述目标损失函数构建以三维重建地下目标体为目的的目标神经网络模型，包括：基于目标编码-解码架构，构建目标三维卷积神经网络架构；基于所述目标三维卷积神经网络架构，确定所述神经网络架构，以构建所述目标神经网络模型； 其中，所述通过所述目标神经网络模型输出所述三维探地雷达信号数据对应的地下目标体的三维重建结果，包括：通过所述神经网络架构中的映射模型识别所述三维探地雷达信号数据对应的地下目标体的类型信息、几何信息和位置信息；根据所述类型信息、所述几何信息和所述位置信息确定所述三维重建结果； 其中，所述目标损失函数为： ， ， 表示损失值，表示第个类别的损失值，是类别数目，是尺度因子，是总变差正则项；指的是位置为体素预测值；、和分别表示标签矩阵三个维度的尺寸； 其中，所述神经网络架构包括三维卷积层、实例归一化层、泄漏校正线性单元激活层、随机丢弃层、上采样层，以及所述三维卷积层、实例归一化层、泄漏校正线性单元激活层、随机丢弃层、上采样层通过级联操作结合；其中，所述神经网络架构包括跳跃连接和长距离并联连接，其中，跳跃连接是短路结构，用于将变换后的张量与输入张量直接相加。

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