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龙图腾网获悉上海人工智能创新中心申请的专利基于神经渲染的点云预训练方法、系统、设备及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：CN116188894B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-07-15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：202211665153.9，技术领域涉及：G06V10/774；该发明授权基于神经渲染的点云预训练方法、系统、设备及介质是由黄迪;贺通;欧阳万里设计研发完成，并于2022-12-23向国家知识产权局提交的专利申请。

本基于神经渲染的点云预训练方法、系统、设备及介质在说明书摘要公布了：本申请实施例涉及人工智能技术领域，特别涉及一种基于神经渲染的点云预训练方法、系统、设备及介质，该方法包括：首先，获取彩色和深度图像，并对彩色和深度图像进行三维反投影，得到三维点云；然后，提取三维点云中每个点的特征，得到点云特征；接下来，基于点云特征，构建三维特征体；然后，采用神经渲染将三维特征体渲染成不同视角的图像，得到二维颜色和深度图；最后，将二维颜色和深度图与对应视点输入的彩色和深度图像进行比较，得到网络的训练损失函数，并基于训练损失函数，对神经网络进行优化。本申请实施例提供的预训练方法，通过使用神经渲染来将三维场景投影至二维图像，实现了多个下游任务的显著性能提升。

本发明授权基于神经渲染的点云预训练方法、系统、设备及介质在权利要求书中公布了：1.一种基于神经渲染的点云预训练方法，其特征在于，包括： 获取彩色和深度图像，并对所述彩色和深度图像进行三维反投影，得到三维点云； 提取所述三维点云中每个点的特征，得到点云特征； 基于所述点云特征，构建三维特征体； 采用神经渲染将所述三维特征体渲染成不同视角的图像，得到二维颜色和深度图； 将所述二维颜色和深度图与对应视点输入的彩色和深度图像进行比较，得到网络的训练损失函数，并基于所述训练损失函数，对神经网络进行优化； 基于所述点云特征，构建三维特征体，包括： 对所述点云特征进行平均池化处理，将空间中点的特征求平均后分配至三维网格中，得到特征体； 采用三维卷积神经网络来对所述特征体进行处理，得到三维特征体； 所述采用神经渲染将所述三维特征体渲染成不同视角的图像，得到二维颜色和深度图，包括： 设定渲染视点，在渲染光线上进行采样，得到采样点；所述采样点的特征通过三线形插值方法从所述三维特征体中获取； 将所述采样点的特征送至神经网络，对采样点的颜色和符号距离函数值进行估计，得到预估值； 采用神经渲染的积分公式以及所述预估值，计算得到所述渲染光线上的颜色值，并基于所述颜色值，得到二维颜色和深度图。

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