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龙图腾网获悉上海达谋智能科技有限公司申请的专利二维图像的三维重建方法、系统、终端设备及存储介质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：CN115063526B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2026-03-06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：202210577251.0，技术领域涉及：G06T17/00；该发明授权二维图像的三维重建方法、系统、终端设备及存储介质是由侯丹;翁钊;曹先进设计研发完成，并于2022-05-25向国家知识产权局提交的专利申请。

本二维图像的三维重建方法、系统、终端设备及存储介质在说明书摘要公布了：本发明公开了一种二维图像的三维重建方法、系统、终端设备及存储介质。该方法包括：获取待处理图像；将所述待处理图像输入预先创建的识别模型进行处理，得到特征图；基于所述特征图生成三维图像；将所述待处理图像的标注信息映射到所述三维图像，得到最终图像；将所述待处理图像及其标注信息与所述最终图像及其标注信息对应关联，得到数据库。本发明降低了二维平面图像转换为三维图像的信息损失，提高二维图像转换为三维图像的准确率，提供更加精准的模型识别效果，向用户提供更加直观的浏览体验。

本发明授权二维图像的三维重建方法、系统、终端设备及存储介质在权利要求书中公布了：1.一种二维图像的三维重建方法，其特征在于，所述方法包括如下步骤： 获取待处理图像，其中，所述待处理图像携带标注信息； 将所述待处理图像输入预先创建的识别模型进行处理，得到特征图，其中，所述特征图携带待处理图像的检测框的类别信息， 其中，所述识别模型的训练过程包括：获取训练图像，通过FasterR-CNN使用神经网络对所述训练图像进行处理，生成检测框，并对所述检测框内的待检测物体进行分类，得到所述检测框的类别信息，或采用YOLO算法识别所述训练图像中待检测物体的检测框；将所述训练图像的检测框的类别信息回传到所述识别模型，并返回执行步骤：识别所述训练图像，得到所述训练图像的检测框；以此循环，进行参数迭代，直到所述识别模型收敛，终止训练； 基于所述特征图生成三维图像； 将所述待处理图像的标注信息通过Graph-Convolution图卷积神经网络与Transformer模型映射到所述三维图像，得到最终图像； 将所述待处理图像及其标注信息与所述最终图像及其标注信息对应关联，得到数据库； 所述基于所述特征图生成三维图像的步骤包括： 提取所述特征图的关键帧，其中，通过尺度不变特征变换算法提取所述特征图的关键特征点，匹配所述特征图中任意两帧的关键特征点，对各所述关键特征点的找出相互匹配的若干对关键特征点以建立景物间的对应关系，将所述若干对关键特征点组成关键帧；其中，针对拍摄角度和位移变化小的相似帧，保留信息独立并存在连续交集的关键帧； 基于所述关键帧，通过DTAM算法中的全像素匹配方法计算估算深度； 基于所述关键帧、所述估算深度、所述待处理图像，采用Bundler技术及CMVSPMVS技术生成所述三维图像。

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