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龙图腾网获悉华中科技大学申请的专利基于显式空间的人体三维模型自动化重建方法、产品、介质及设备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：CN118967974B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-07-29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：202411060915.1，技术领域涉及：G06T17/20；该发明授权基于显式空间的人体三维模型自动化重建方法、产品、介质及设备是由周迎;王跃嵩;朱涛;管涛设计研发完成，并于2024-08-02向国家知识产权局提交的专利申请。

本基于显式空间的人体三维模型自动化重建方法、产品、介质及设备在说明书摘要公布了：本发明公开一种基于显式空间的人体三维模型自动化重建方法、产品、介质及设备，涉及三维建模领域。本发明首先根据棋盘格子标定方法标定相机的内外参数，得到相机的初始参数；然后利用相机进行人体拍摄，并针对人体区域进行相机的初始参数优化和三维重建，得到人体区域的稀疏点云；基于人体区域的稀疏点云重建人体对象的稠密点云；基于人体对象的稠密点云重建水密的人体表面网格；对人体表面网格进行优化，恢复出具有更多人体细节的三维模型；利用纹理贴图对三维模型进行可视化渲染，生成人体三维模型。本发明能够根据人体显式空间自动化重建人体三维模型，并且保证人体细节和纹理的精细程度。

本发明授权基于显式空间的人体三维模型自动化重建方法、产品、介质及设备在权利要求书中公布了：1.一种基于显式空间的人体三维模型自动化重建方法，其特征在于，包括： 根据棋盘格子标定方法标定相机的内外参数，得到相机的初始参数； 利用相机进行人体拍摄，并针对人体区域进行相机的初始参数优化和三维重建，得到人体区域的稀疏点云； 基于人体区域的稀疏点云重建人体对象的稠密点云； 根据人体分割结果，得到图像上的待重建人体区域；通过多视立体几何方法及局部优化后的相机参数，获取人体区域的深度信息；进一步将人体区域的稀疏点云融合深度信息，生成表示人体对象的稠密点云； 所述基于人体区域的稀疏点云重建人体对象的稠密点云，具体包括： 步骤3.1：人体区域分割，根据MaskR-CNN对每一帧图像进行人体分割的结果，识别出图像中的人体区域； 步骤3.2：多视图几何与深度估计，包括三角测量和多视立体匹配步骤； 三角测量：对于在多张图像中匹配的特征点，利用它们的像素位置和局部优化后的相机内外参数，通过三角测量方法计算每个点在三维空间中的位置，从而获得深度信息； 多视立体匹配：通过比较不同视图中人体区域的相似度，在更精细的级别上估计像素之间的对应关系，从而获取每个像素的深度信息；通过全局优化方法来提高深度估计的准确性； 步骤3.3：深度信息融合与稠密点云重建； 深度图融合过程就是将从不同视角获取的深度图融合成一个统一的三维模型；多个图像计算深度信息，其数学模型能够简化为深度计算公式：其中Z代表相对于相机的点深度；f是相机的焦距；B是立体设置中两相机之间的基线距离；d是两幅立体图像中特征的水平位置差异； 稠密点云生成：通过深度信息，生成表示人体对象的稠密点云；每个点云的点代表人体表面上的一个具体位置，点云的密度足以详细描述人体的形状和特征 基于人体对象的稠密点云重建水密的人体表面网格，具体包括： 步骤4.1：从图像中提取SMPLX模型并与人体对象的稠密点云进行初始匹配； 首先从拍摄的图像中提取出SMPLX模型参数，通过全局搜索和局部优化相结合的方法完成，以人体对象的稠密点云作为参考，使得由这些参数生成的SMPLX模型尽可能吻合图像中的人体外形；然后将该SMPLX模型作为初始值，以确保生成的网格能更准确地表示人体形状； 步骤4.2：通过全局最小化几何误差使得生成的网格与稠密点云吻合并且保持SMPLX模型的几何特性； 在初始匹配后，定义一个误差函数来量化待生成网格与稠密点云之间的差异，这个误差是稠密点云中的点到生成网格表面的最近点的距离之和；在构网过程中，利用SMPLX模型作为全局正则化项约束网格的形状，使得生成的网格不仅与稠密点云吻合，还保持SMPLX模型的几何特性；通过调整待生成网格的形状和位置参数，利用梯度下降法来最小化上述误差函数，同时考虑SMPLX模型的正则化项；这个过程需要迭代多次，直到达到一个预定的收敛标准； 步骤4.3：进行视线冲突检测并解决视线冲突，得到全局优化完成后的人体模型； 视线冲突检测：在优化过程中，通过模拟从多个视角对模型的观察来检测视线冲突，确保所有观察点云的视线都能在模型上找到对应的可见表面； 冲突解决：一旦检测到视线冲突，通过调整模型的姿势或形状参数来解决； 步骤4.4：对生成网格进行细化和密封，重建水密的人体表面网格； 在全局优化完成后，得到的网格参数能够生成一个与稠密点云形状吻合度高的人体模型；然后进一步细化模型，确保生成的人体网格是水密的，即没有漏洞；进一步细化模型是指提高模型的网格密度，增加更多的顶点和面；这包括在需要更高细节的区域添加更多的网格，以及调整现有网格的布局，以更好地匹配稠密点云中的数据； 对人体表面网格进行优化，恢复出具有更多人体细节的三维模型； 利用纹理贴图对三维模型进行可视化渲染，生成人体三维模型。

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