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龙图腾网获悉北京极佳视界科技有限公司申请的专利柔体资产重建方法、装置、电子设备、存储介质及产品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：CN121280734B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2026-05-05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：202511373089.0，技术领域涉及：G06V10/42；该发明授权柔体资产重建方法、装置、电子设备、存储介质及产品是由朱政;黄冠;王泊远设计研发完成，并于2025-09-24向国家知识产权局提交的专利申请。

本柔体资产重建方法、装置、电子设备、存储介质及产品在说明书摘要公布了：本公开提供了一种柔体资产重建方法、装置、电子设备、存储介质及产品。方法包括：获取目标柔体的多视角视频，通过前馈神经网络中的聚合器对多视角视频的首帧图像进行特征提取，得到每个视频的首帧图像的第一图像特征；基于各个首帧图像的第一图像特征，采用前馈神经网络中的第一预测网络预测得到目标柔体的点云数据；基于各个首帧图像的第一图像特征和点云数据，采用前馈神经网络中的第二预测网络得到目标柔体的数字模型；通过该聚合器对每个视频进行特征提取，得到每个视频对应的运动状态特征；基于每个视频对应的运动状态特征，采用该前馈神经网络中的第三预测网络预测得到该目标柔体的物理参数，由此，能够提高柔体资产重建的效率和准确性。

本发明授权柔体资产重建方法、装置、电子设备、存储介质及产品在权利要求书中公布了：1.一种柔体资产重建方法，其特征在于，包括： 获取目标柔体的多视角视频，所述多视角视频包括基于分布在目标柔体的多个视角的相机对所述目标柔体拍摄得到的多个视频； 通过前馈神经网络中的聚合器对多视角视频的首帧图像进行特征提取，得到每个视频的首帧图像的第一图像特征； 基于各个首帧图像的第一图像特征，采用前馈神经网络中的第一预测网络预测得到所述目标柔体的点云数据，所述点云数据表征各个首帧图像中目标柔体对应的像素点的位置信息； 基于各个首帧图像的第一图像特征和所述点云数据，采用前馈神经网络中的第二预测网络得到所述目标柔体的数字模型； 通过所述聚合器对每个视频进行特征提取，得到每个视频对应的运动状态特征； 基于每个视频对应的运动状态特征，采用所述前馈神经网络中的第三预测网络预测得到所述目标柔体的物理参数，以基于数字模型及物理参数得到柔体资产； 其中，所述第一预测网络包括相机预测头和深度预测头，所述基于各个首帧图像的第一图像特征，采用前馈神经网络中的第一预测网络预测得到所述目标柔体的点云数据，包括： 通过所述相机预测头针对各个首帧图像的第一图像特征进行参数预测，得到每个首帧图像所对应相机的相机参数；以及，通过所述深度预测头针对各个首帧图像的第一图像特征进行深度预测，得到每个首帧图像的深度图，所述深度图表征首帧图像中像素点到对应视角的相机的距离； 对于每个视角，基于所述每个视角所对应首帧图像的深度图和相机参数，对所对应首帧图像中目标柔体的像素点进行反投影处理，得到所述目标柔体对应于所述每个视角的局部点云数据； 基于所述目标柔体分别对应于各个视角的局部点云数据，得到所述目标柔体的点云数据； 其中，所述第三预测网络包括第一多层感知器和至少一个物理参数预测头，所述基于每个视频对应的运动状态特征，采用所述前馈神经网络中的第三预测网络预测得到所述目标柔体的物理参数，包括： 对多个视频的运动状态特征在视角维度进行特征融合，得到多视角融合特征； 基于所述多视角融合特征进行压缩处理，得到全局上下文特征； 通过所述第一多层感知器对所述全局上下文特征进行特征提取，得到高维特征，并通过至少一个物理参数预测头分别对所述高维特征进行预测，得到所述目标柔体的每个质点对应的至少一个第一物理参数，所述至少一个第一物理参数包括质点的质量参数、两个质点之间对应的弹簧的弹簧刚度系数或质点的摩擦力参数中的至少一项。

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