北京邮电大学邹晨获国家专利权
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龙图腾网获悉北京邮电大学申请的专利目标物体三维重建方法及装置、电子设备、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:CN119832169B 。
龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-07-11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:202510315199.5,技术领域涉及:G06T17/00;该发明授权目标物体三维重建方法及装置、电子设备、存储介质是由邹晨;何召锋;毕科;王甲;项刘宇设计研发完成,并于2025-03-18向国家知识产权局提交的专利申请。
本目标物体三维重建方法及装置、电子设备、存储介质在说明书摘要公布了:本公开提供了一种目标物体三维重建方法及装置、电子设备、存储介质,属于图像处理技术领域,该方法包括:基于第一样本集训练高斯模型,得到第一高斯网络;第一样本集包括暗光条件下的多个第一RGB图像;基于第二样本集训练神经网络模型,得到暗光增强网络;将第一RGB图像、以及第一RGB图像对应的第一热图输入暗光增强网络,将暗光增强网络的输出和第一热图输入第一高斯网络进行联合训练,得到第二高斯网络;基于第二高斯网络对目标物体进行三维重建。本公开提供的目标物体三维重建方法及装置、电子设备、存储介质可以提高暗光条件下目标物体三维重建的精度。
本发明授权目标物体三维重建方法及装置、电子设备、存储介质在权利要求书中公布了:1.一种目标物体三维重建方法,其特征在于,包括: 基于第一样本集训练高斯模型,得到第一高斯网络;所述第一样本集包括暗光条件下的多个第一RGB图像; 基于第二样本集训练神经网络模型,得到暗光增强网络;所述第二样本集包括多组图像对,任一组图像对包括第一物体在暗光条件下的第二RGB图像、第一物体在理想光照条件下的第三RGB图像、以及第一物体的热图; 将所述第一RGB图像、以及所述第一RGB图像对应的第一热图输入所述暗光增强网络,将所述暗光增强网络的输出和所述第一热图输入所述第一高斯网络进行联合训练,得到第二高斯网络; 基于所述第二高斯网络对目标物体进行三维重建; 所述基于第二样本集训练神经网络模型,包括: 多次执行参数调整操作,直至满足停止条件; 所述参数调整操作包括: 对所述第一物体在暗光条件下的第二RGB图像进行增强,得到第一增强图像; 将所述第一物体的热图和所述第一增强图像进行融合,得到第二增强图像; 基于所述第二增强图像和第一物体在理想光照条件下的第三RGB图像确定第一损失函数,基于所述第一损失函数调整所述神经网络模型的参数; 所述停止条件为:所述第一损失函数小于第一阈值,或迭代次数达到设定次数。
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