清华大学段岳圻获国家专利权
买专利卖专利找龙图腾，真高效！ 查专利查商标用IPTOP,全免费！专利年费监控用IP管家,真方便！
龙图腾网获悉清华大学申请的专利一种可泛化的高效高斯表示学习方法、装置、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：CN119741423B 。
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：202411793459.1，技术领域涉及：G06T17/00；该发明授权一种可泛化的高效高斯表示学习方法、装置、设备及存储介质是由段岳圻;张晟峻设计研发完成，并于2024-12-06向国家知识产权局提交的专利申请。
本一种可泛化的高效高斯表示学习方法、装置、设备及存储介质在说明书摘要公布了：本公开涉及三维重建技术领域，尤其涉及一种可泛化的高效高斯表示学习方法、装置、设备及存储介质。所述方法包括：获取多个输入图像，根据多个输入图像，建立高斯图结构，高斯图结构用于指示多个输入图像各自对应的三维高斯表示之间的相互关系；通过预设的高斯图神经网络对高斯图结构进行处理，得到三维场景的目标高斯表示，高斯图神经网络用于对多个输入图像各自对应的三维高斯表示进行融合，目标高斯表示用于重建三维场景。本公开实施例提供的方法通过建模不同视角的三维高斯表示之间的关系，解决了目前的三维重建方法导致高斯冗余的问题，提高了三维场景重建的精度、效率和泛化能力。
本发明授权一种可泛化的高效高斯表示学习方法、装置、设备及存储介质在权利要求书中公布了：1.一种可泛化的高效高斯表示学习方法，其特征在于，所述方法包括： 获取多个输入图像，所述多个输入图像包括针对同一个三维场景在多个不同拍摄视角下拍摄得到的一组图像； 根据所述多个输入图像，建立高斯图结构，所述高斯图结构用于指示所述多个输入图像各自对应的三维高斯表示之间的相互关系； 通过预设的高斯图神经网络对所述高斯图结构进行处理，得到所述三维场景的目标高斯表示，所述高斯图神经网络用于对所述多个输入图像各自对应的三维高斯表示进行融合，所述目标高斯表示用于重建所述三维场景； 其中，所述根据所述多个输入图像，建立高斯图结构，包括： 根据所述多个输入图像，通过预设的图像神经网络确定所述多个输入图像各自对应的特征图，所述图像神经网络用于指示所述输入图像与所述特征图之间的对应关系； 根据所述多个输入图像各自对应的特征图，确定所述多个输入图像各自对应的三维高斯表示； 根据所述多个输入图像各自对应的三维高斯表示之间的相互关系，建立所述高斯图结构。
如需购买、转让、实施、许可或投资类似专利技术，可联系本专利的申请人或专利权人清华大学，其通讯地址为：100084 北京市海淀区清华园1号；或者联系龙图腾网官方客服，联系龙图腾网可拨打电话0551-65771310或微信搜索“龙图腾网”。
以上内容由龙图腾AI智能生成。
免责声明
1、本报告根据公开、合法渠道获得相关数据和信息，力求客观、公正，但并不保证数据的最终完整性和准确性。
2、报告中的分析和结论仅反映本公司于发布本报告当日的职业理解，仅供参考使用，不能作为本公司承担任何法律责任的依据或者凭证。
1、本报告根据公开、合法渠道获得相关数据和信息，力求客观、公正，但并不保证数据的最终完整性和准确性。
2、报告中的分析和结论仅反映本公司于发布本报告当日的职业理解，仅供参考使用，不能作为本公司承担任何法律责任的依据或者凭证。
开放平台
担保交易
惠及多方
会员特惠
专属平台
适合多方
数据共享
功能齐全
皖公网安备 34010402703815号
请提出您的宝贵建议，有机会获取IP积分或其他奖励