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龙图腾网获悉中邮时代电讯科技有限公司;中山大学申请的专利一种基于深度学习的人体三维重建方法与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：CN119006742B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-07-01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：202411007528.1，技术领域涉及：G06F17/00；该发明授权一种基于深度学习的人体三维重建方法与系统是由王智伟;周凡;于洪志;陈小燕设计研发完成，并于2024-07-25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人体三维重建方法与系统在说明书摘要公布了：本申请涉及一种基于深度学习的人体三维重建方法与系统，其属于三维重建技术领域，该方法包括：接收目标图像，目标图像为包含待重建人体的图像；采用人体特征提取模型处理目标图像得到目标人体特征，目标人体特征用于反映目标图像中的待重建人体；采用人体三维重建模型处理目标人体特征得到初始人体三维模型；采用纹理获取模型处理目标图像得到二维的人体纹理；采用纹理贴图模型组合初始人体三维模型和人体纹理得到目标人体三维模型，目标人体三维模型为带纹理的人体三维模型。本申请提前设置有多种模型，通过多种模型互相配合能够接收非人体正面和背景复杂的目标图像，并基于目标图像生成带纹理的人体三维模型，提高所得的人体三维模型的质量。

本发明授权一种基于深度学习的人体三维重建方法与系统在权利要求书中公布了：1.一种基于深度学习的人体三维重建方法，其特征在于，包括： 接收目标图像，所述目标图像为包含待重建人体的图像； 获取人体图像集，利用人体图像集训练人体特征提取模型，得到训练好的人体特征提取模型； 所述人体图像集包括多张训练图像，所述训练图像为包含有人体的图像，在利用人体图像集训练人体特征提取模型时，获取每一张训练图像的训练特征，过程为：采用感知模型处理所述训练图像得到第一特征；将所述训练图像和所述第一特征进行线性拼接得到第二特征；采用信道选择模型处理所述第二特征得到第三特征；将所述第一特征和所述第三特征进行线性拼接得到第四特征；采用特征交互模型处理所述第四特征得到第五特征；将所述第三特征和所述第五特征进行线性拼接得到训练特征； 所述感知模型包括卷积层、激活函数层和注意力层；注意力层划分为通道注意力模块和空间注意力模块，通道注意力模块提取训练图像中不同通道之间的相关性，通道表示训练图像的输出维度；所述信道选择模型从输入端朝向输出端的方向，依次为第一卷积层、平均池化层、第二卷积层、第一激活层、第三卷积层、第一拼接层和第二激活层； 特征交互模型包括第四卷积层、第五卷积层、第六卷积层、第二拼接层、归一化层和第三拼接层，其中，所述采用特征交互模型处理所述第四特征得到第五特征的过程为：利用第四卷积层对第四特征进行卷积操作，得到三个相同的特征矩阵，分别用X、Y、Z表示，第五卷积层对特征矩阵Y和特征矩阵Z进行卷积，再由第六卷积层在第五卷积层的基础上再次卷积，第二拼接层将特征矩阵X和第六卷积层输出的数据进行线性拼接，得到注意力图，利用归一化层将注意力图分解为水平注意力图和垂直注意力图；利用第三拼接层将第四特征、水平注意力图和垂直注意力图进行加权，得到第五特征； 采用人体特征提取模型处理所述目标图像得到目标人体特征，所述目标人体特征用于反映所述目标图像中的待重建人体； 采用人体三维重建模型处理所述目标人体特征得到初始人体三维模型；所述人体三维重建模型配置有占用网络和行进立方体建模算法；采用占用网络根据目标人体特征计算三维空间中采样点的占用概率，三维空间为预先设定待重建的三维空间，采样点为将三维空间均分为多个网格单元后网格单元的顶点，保留所述占用概率大于预设概率的采样点，基于保留下来的采样点构建新的三维空间，分割新的三维空间得到多个立方体单元，进行行进立方体建模； 采用纹理获取模型处理所述目标图像得到二维的人体纹理； 采用纹理贴图模型组合所述初始人体三维模型和所述人体纹理，得到目标人体三维模型，所述目标人体三维模型为带纹理的人体三维模型； 纹理贴图模型配置有UV映射，将组成初始人体三维模型的多个立方体单元上的每个顶点映射到二维平面的一个UV坐标上，得到展平的二维人体图像，通过行进立方体建模算法得到三角形网格，将每个三角形网格的顶点的UV坐标映射到二维平面上，形成初始人体三维模型所对应的UV坐标；然后，将初始人体三维模型所对应的UV坐标和人体纹理对应的UV坐标重合，形成重建的UV坐标，该重建的UV坐标内包含有待重建人体和人体纹理，最后，利用逆向UV映射，将重建的UV坐标映射到三维模型上，得到带有纹理的人体三维模型。

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