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龙图腾网获悉南通理工学院申请的专利一种基于NeRF的交通事故场景三维重建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：CN118799494B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-09-05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：202410942175.8，技术领域涉及：G06T17/00；该发明授权一种基于NeRF的交通事故场景三维重建方法是由杨雨薇;高德鹏;卢曦;李莉;胡兆鹏设计研发完成，并于2024-07-15向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种基于NeRF的交通事故场景三维重建方法在说明书摘要公布了：本发明公开了一种基于神经辐射场NeRF的交通事故场景三维重建方法，涉及交通事故调查与场景重建技术领域，该方法利用NeRF技术，通过从交通事故现场的二维图像和行车记录仪数据，快速、准确地重建出事故现场的三维场景，为交通事故的调查、分析和责任判定提供有力的技术支持。该方法主要包括以下步骤：准备原始行车记录仪数据，并采集相应的相机参数；随后，基于原始NeRF的结构，搭建新的网络结构，并进行训练；最后，使用训练好的网络进行验证，若是通过验证，则使用训练好并且通过测试的进行场景还原，若是不通过，则返回到提取步骤，循环往复。

本发明授权一种基于NeRF的交通事故场景三维重建方法在权利要求书中公布了：1.一种基于NeRF的交通事故场景三维重建方法，其特征在于，包括以下步骤： 步骤1：数据采集；针对不同的场景分别提供2相机组场景，3相机组场景和4相机组场景； 数据采集包含采集交通事故现场的行车记录仪数据，并具体包括以下步骤： S11：围绕事故场景搭建相机组，同时，若是事故场景提供行车记录仪数据，一并采集并记录行车记录仪的内参矩阵； S12：利用搭建好的相机组，进行交通事故现场的2D图像数据采集； 相机组采用换位交叉采集方法，减少误差，其中换位交叉采集方法包括以下步骤： S21：以交通事故场景为中心，选择4个方位放置相机，位置编号依次为A-D，相机编号为1-4，且保证1号和3号相机的连线，2号和4号相机的连线互相垂直，即初始化的位置为：1号相机对应A号位置，依次类推； S22：相机位置摆放完毕后，进行图像数据采集，每个相机在同一场景采集5张图片，图片命名格式为：相机编号－位置编号－图片编号； S23：进行顺位调换，基于初始化的位置，1号相机换到D位置，2号相机换到A位置，3号相机换到B位置，最后4号相机换到C位置，每个相机再次采集5张图像； S24：重复S21，直至最后位置为1号相机对应B位置，2号相机对应C位置，3号位置对应D位置，4号相机对应A位置，此时每个相机均采集了A-D位置的图片，每个位置有5张图像，共计20张图像，相应的，相机组为3个相机时，最终采集到的每个位置为15张图像，同理，相机组为2个相机时，最终采集到的每个位置为10张图像； 步骤2：数据信息提取，首先建立世界坐标系，将图像数据映射到世界坐标系中的点，最终的图像数据转换为了5维向量x,y,z,θ,φ，其中x,y,z是采样点的位置，θ,φ为采样点对应的观测角度； 步骤3：基于原始NeRF的结构搭建新的网络结构，并进行网络模型训练； 三维重建模型及训练基于原始的NeRF模型并进行改进，采用了Transformer结构中的Encoder部分替换了原始模型结构中的两层全连接层，三维重建模型的训练方法包含以下步骤： S31：进行无监督部分权重训练，同时仅保存到三维重建模型中第4层全连接层之前的网络层的权重，输入数据为掩码的图片，标记值为原始的图像数据，进而获得更高级的特征； S32：加载步骤S31训练好的权重，随后利用步骤2处理好的数据进行整体模型的训练； 步骤4：三维重建质量验证，对训练好的模型的质量进行验证，若是验证不通过，则返回到步骤3进行模型训练，循环往复；若是验证通过，使用训练好并且通过测试的模型进行场景还原。

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