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龙图腾网获悉东北大学申请的专利一种基于HDR动态神经辐射场的语义分割方法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：CN120070898B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-07-08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：202510535173.1，技术领域涉及：G06V10/26；该发明授权一种基于HDR动态神经辐射场的语义分割方法是由李婕;张煜可;于瑞云;王龙;刘子涵设计研发完成，并于2025-04-27向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种基于HDR动态神经辐射场的语义分割方法在说明书摘要公布了：本发明提供了一种基于HDR动态神经辐射场的语义分割方法，涉及图像分割技术领域。提供一种基于HDR动态神经辐射场的语义分割方法，利用二维视觉大模型在图片和视频上的分割能力，将二维模型的分割能力拓展到四维，构建超参数控制的色调映射模块，控制HDR视图到LDR的映射，大大提高在HDR场景中的分割能力；提出掩码变形场网络和动态掩码逆渲染方法，不需要对四维场景进行昂贵的标注，利用二维图片掩码即可进行四维动态场景中任意物体的分割。

本发明授权一种基于HDR动态神经辐射场的语义分割方法在权利要求书中公布了：1.一种基于HDR动态神经辐射场的语义分割方法，其特征在于：包括以下步骤： S1：构建场景数据集，包括场景图片文件和场景标签文件，按比例将场景数据集划分为训练集和测试集； S2：使用HDR动态神经辐射场模型，将训练集中不同曝光率的图片重建为曝光均匀的训练集HDR动态场景，基于训练集HDR动态场景输出训练集HDR图片序列F1，包括n张训练集HDR图片； S3：构建色调映射模块，将训练集HDR图片序列F1输入色调映射模块，得到曝光均匀的训练集LDR低动态范围图片序列F2； S4：使用二维视觉分割辅助模型对曝光均匀的训练集LDR低动态范围图片序列F2进行分割，获得训练集HDR动态场景中目标物体的二维分割掩码； S5：构建掩码变形场网络，将二维视觉分割辅助模型得到的HDR动态场景中目标物体分割效果最佳的二维分割掩码序列输入掩码变形场网络中进行掩码逆渲染，将二维分割掩码投影到四维空间，获得训练集HDR动态场景中目标物体的四维分割掩码，实现对训练集HDR动态场景中目标物体的分割； S6：使用训练集对掩码变形场网络进行训练，达到预先设定的训练轮次后得到分割完成的训练集的HDR动态场景的四维掩码，通过查询得到训练集的HDR动态场景中目标物体的分割结果，使用测试集评估场景重建的质量以及分割的质量，设置查询的二维掩码中大于0的部分为True，小于0的部分为False，得到测试集的HDR动态场景中目标物体的分割结果，基于测试集的分割结果得到训练好的掩码变形场网络实现对HDR动态神经辐射场中任意物体的语义分割。

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