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龙图腾网获悉同济大学;中移(成都)信息通信科技有限公司申请的专利一种基于自进化机制的农机场景下物体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：CN119850410B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-10-03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：202411765933.X，技术领域涉及：G06T3/08；该发明授权一种基于自进化机制的农机场景下物体三维重建方法是由余晗;宋梁;张燕妮;袁洪良;徐立鸿;付强;陈智勇设计研发完成，并于2024-12-03向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种基于自进化机制的农机场景下物体三维重建方法在说明书摘要公布了：本说明书一个或多个实施例公开了一种基于自进化机制的农机场景下物体三维重建方法。所述方法包括：获取待进行三维重建处理的农机场景下的二维图像；将所述二维图像输入三维重建模型中进行三维重建处理，得到所述二维图像对应的三维重建结果，所述三维重建结果包括三维网格数据；所述三维重建模型通过训练数据集进行循环自监督训练，所述训练数据集包括多个类型的目标对象的样本数据，所述样本数据包括所述目标对象的至少一个视角的二维样本图像以及所述二维样本图像对应的样本轮廓，所述循环自监督训练用于根据三维样本网格数据多次获取自监督数据以对所述三维重建模型进行训练，所述三维样本网格数据由所述三维重建模型基于输入的二维样本图像和所述样本轮廓输出。

本发明授权一种基于自进化机制的农机场景下物体三维重建方法在权利要求书中公布了：1.一种基于自进化机制的农机场景下物体三维重建方法，其特征在于，包括： 获取待进行三维重建处理的农机场景下的二维图像； 将所述二维图像输入三维重建模型中进行三维重建处理，得到所述二维图像对应的三维重建结果，所述三维重建结果包括三维网格数据； 所述三维重建模型通过训练数据集进行循环自监督训练，所述训练数据集包括多个类型的目标对象的样本数据，所述样本数据包括所述目标对象的至少一个视角的二维样本图像以及所述二维样本图像对应的样本轮廓，所述循环自监督训练用于根据三维样本网格数据多次获取自监督数据以对所述三维重建模型进行训练，所述三维样本网格数据由所述三维重建模型基于输入的二维样本图像和所述样本轮廓输出； 其中，所述三维重建模型通过训练数据集进行循环自监督训练，包括： 获取所述自监督数据的维度，所述维度至少包括二维和三维； 从所述三维样本网格数据中，获取与所述维度匹配的第一自监督数据和第二自监督数据； 根据所述第一自监督数据和所述第二自监督数据之间的差距，构建与所述维度对应的损失，以对所述三维重建模型进行训练，得到训练后的三维重构模型； 在所述维度为三维的情况下，所述从所述三维样本网格数据中，获取与所述维度匹配的第一自监督数据和第二自监督数据，包括： 将所述三维样本网格数据输入可微分渲染器，进行深度图像的渲染，得到所述第二自监督数据，所述第二自监督数据与所述二维样本图像的视角相同； 使用凸优化的算法，循环多次对所述第二自监督数据进行优化处理，得到所述第一自监督数据； 在所述维度为二维的情况下，所述从所述三维样本网格数据中，获取与所述维度匹配的第一自监督数据和第二自监督数据，包括： 将所述三维样本网格数据，作为所述第一自监督数据； 基于预设的循环次数，使用所述可微分渲染器和所述三维重建模型对所述三维样本网格数据进行重构，在每次循环中，使用所述可微分渲染器，对上次循环中重构得到的数据进行与所述二维样本图像的视角相同的二维图像的渲染，并将渲染得到的数据输入所述三维重建模型，进行三维重建处理； 在循环结束后，将最后一次循环中三维重建处理得到的数据，作为所述第二自监督数据； 将所述三维样本网格数据输入所述可微分渲染器，进行图像和轮廓的渲染，得到渲染图像和渲染轮廓，所述渲染图像和渲染轮廓与所述二维样本图像的视角相同； 根据所述二维样本图像和所述渲染图像之间的差距，构建第一损失； 根据所述样本轮廓和所述渲染轮廓之间的差距，构建第二损失； 使用所述第一损失和所述第二损失对二维损失进行更新，得到更新后的二维损失，所述二维损失表示所述维度为二维时得到的三维重建模型的损失。

如需购买、转让、实施、许可或投资类似专利技术，可联系本专利的申请人或专利权人同济大学;中移(成都)信息通信科技有限公司，其通讯地址为：200092 上海市杨浦区四平路1239号；或者联系龙图腾网官方客服，联系龙图腾网可拨打电话0551-65771310或微信搜索“龙图腾网”。