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龙图腾网获悉中山大学申请的专利一种基于FPGA硬件加速器的三维重建方法及系统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：CN114610396B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2026-03-20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：202210249887.2，技术领域涉及：G06F9/38；该发明授权一种基于FPGA硬件加速器的三维重建方法及系统是由李泽铖;陈刚;陈翔设计研发完成，并于2022-03-14向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种基于FPGA硬件加速器的三维重建方法及系统在说明书摘要公布了：本发明公开了一种基于FPGA硬件加速器的三维重建方法及系统，该方法包括：获取图像观测数据并进行预处理，得到预处理数据；基于FPGA硬件加速器，对预处理数据进行旋转优化，估计得到全局旋转矩阵；根据全局旋转矩阵完成三维重建。该系统包括：数据预处理模块、旋转优化模块和重建模块。通过使用本发明，能够优化三维重建中相机的旋转参数，并提高运算效率和降低功耗。本发明作为一种基于FPGA硬件加速器的三维重建方法及系统，可广泛应用于三维重建领域。

本发明授权一种基于FPGA硬件加速器的三维重建方法及系统在权利要求书中公布了：1.一种基于FPGA硬件加速器的三维重建方法，其特征在于，包括以下步骤： S1、获取图像观测数据并进行预处理，得到预处理数据； S2、基于FPGA硬件加速器，对预处理数据进行旋转优化，估计得到全局旋转矩阵； S3、根据全局旋转矩阵完成三维重建； 所述获取图像观测数据并进行预处理，得到预处理数据这一步骤，其具体包括： S11、获取图像观测数据并对图像观测数据进行分类转换，区分得到各类别数据； S12、对各类别数据分配数据内存并存储至FPGA硬件加速器的片上双口RAM； S13、完成代价函数中与旋转参数无关的计算，包括每两个相机共同观测到的点的归一化坐标在任意两个坐标轴上的投影乘积之和； S14、得到预处理数据； 所述基于FPGA硬件加速器，对预处理数据进行旋转优化，估计得到全局旋转矩阵这一步骤，其具体包括： S21、将预处理数据中的罗德里格斯向量转换为旋转矩阵； S22、基于预处理数据，结合旋转矩阵计算最小特征值，得到代价函数值； S23、基于解析微分计算方法，计算雅可比矩阵； S24、根据雅可比矩阵构建参数方程并基于矩阵求逆方法求解，得到罗德里格斯旋转向量的变化量； S25、判断到代价函数值满足迭代条件，接收罗德里格斯旋转向量的变化量并返回步骤S21，判断到代价函数值不满足迭代条件，更新信任域相关参数； S26、循环步骤S21-S25直至判断到超出迭代条件，以当前迭代次数计算得到的旋转矩阵为全局旋转矩阵； 所述旋转矩阵的计算公式如下： 上式中，表示旋转矩阵，r=[r1,r2,r3]T表示罗德里格斯向量，表示旋转向量的转置，表示旋转角，r1,r2,r3表示旋转向量分别在相互正交的x轴、y轴、z轴上的投影； 所述基于预处理数据，结合旋转矩阵计算最小特征值，得到代价函数值这一步骤，其具体包括： 基于预处理数据，结合旋转矩阵计算对称矩阵； 根据对称矩阵中的元素计算其余相关函数； 根据其余相关函数求解特征值； 对特征值进行累计求和，得到代价函数值； 所述对称矩阵的计算公式如下： 上式中，表示每两个相机之间共同观测到的点数，表示第i个点，表示该点在其中一个相机的归一化相机坐标，表示旋转矩阵，表示该点在另一个相机的归一化相机坐标； 所述雅可比矩阵的计算公式如下： 上式中，fx和fy表示由线性透视规律得到的相机焦距，X'、Y'和Z'表示三维点在相机坐标系下的三维坐标； 所述参数方程表示如下： 上式中，表示雅可比矩阵，表示信任域半径，表示单位矩阵，表示旋转向量的变化量，表示梯度； 所述矩阵求逆方法具体包括： 根据参数方程计算伴随矩阵； 根据伴随矩阵中的元素计算分块矩阵的行列式并求倒数，得到分块矩阵的行列式的倒数； 将伴随矩阵和分块矩阵的行列式的倒数相乘，得到对应的逆矩阵。

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