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龙图腾网获悉贵州大学申请的专利一种基于深度学习的三维重建方法和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：CN116416375B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2026-03-24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：202310131512.0，技术领域涉及：G06T17/00；该发明授权一种基于深度学习的三维重建方法和系统是由黄海松;侯耀斐;范青松;肖婧;韩正功;李宜汀设计研发完成，并于2023-02-17向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种基于深度学习的三维重建方法和系统在说明书摘要公布了：本发明公开了一种基于深度学习的三维重建方法和系统包括：获取场景图像数据；搭建改进的神经辐射场三维重建模型；对改进的神经辐射场三维重建模型进行训练，获得重建结果；最后评估重建结果，通过性能指标对重建结果进行综合评价。缓解由位置编码到定长向量转化而造成的特征信息损失；缓解局部混淆以提升模型拟合粗采样特征的能力，纠正粗采样阶段三维特征中错误的部分；克服神经辐射场的频谱偏差；能够应用于复杂环境下移动机器人的三维场景实景渲染，只需要单目摄像头就可以重建三维场景，能够帮助移动机器人感知更多的空间特征信息。

本发明授权一种基于深度学习的三维重建方法和系统在权利要求书中公布了：1.一种基于深度学习的三维重建方法，其特征在于，包括： 获取场景图像数据； 搭建改进的神经辐射场三维重建模型； 对改进的神经辐射场三维重建模型进行训练，获得重建结果； 最后评估重建结果，通过性能指标对重建结果进行综合评价； 所述改进的神经辐射场三维重建模型包括正余弦位置编码网络、特征提取网络和体积渲染网络； 所述特征提取网络包括粗采样网络和细采样网络，两者都包含两个MLP模型，一个为5层全连接的采样MLP模型，另一个为3层全连接的推理MLP模型； 所述改进的神经辐射场三维重建模型包括：神经辐射场使用位置编码γ在采样前将观测图像中每一个像素点的三维位X置和对应相机的姿态d都映射到高维空间，使得携带图像信息的光线样本在傅里叶空间被转换为高维正弦和余弦信号： γp＝sin20πp,cos20πp,…,sin2L-1πp,cos2L-1πp 其中：p为三维位置X和姿态d的形参表示，L表示位置编码的维度，在神经辐射场中为三维位置X设置L＝10的位置编码γX，为相机姿态d设置L＝4的位置编码γd； 在粗采样网络中，设计多特征联合学习模块； 网络的输入为三维坐标的X位置编码γX，其中一个分支首先将每个大小为C×H×W的特征图分割成n等份，然后使用DCT过滤并补全特征频谱中未提取到的频率分量，聚焦图像中局部信息，最后通过在网络中嵌入频率分量信息，获得频域特征聚集度；采用先降维，再升维的策略构建MLP瓶颈结构作为特征解码器，使用ReLU作为激活函数；通过计算每个神经元的能量函数enr，得到联合学习特征γ'X： 式中，γX表示原始特征图,NormγX表示归一化后的原始特征图，Sigmoid表示神经元注意力权重计算，DCT表示局部特征过滤，nMLP表示全局特征采样，enr*为最小神经元能量之和； 在细采样网络中，首先将输出分辨率为N×256的特征向量，经过层归一化重新加权调整在统一范围内；将特征向量维度扩大到原来的2倍，输出分辨率为N×512，再经过Relu激活函数增加非线性，最后将特征向量维度还原，输出分辨率为N×256，纠正粗采样阶段三维特征中错误的部分。

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贵州大学，其通讯地址为：550025 贵州省贵阳市花溪区贵州大学；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”。

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