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龙图腾网获悉浙江大学申请的专利一种粗略相机位姿标注情况下的车辆显式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：CN115731351B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-10-14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：202211484737.6，技术领域涉及：G06T17/00；该发明授权一种粗略相机位姿标注情况下的车辆显式三维重建方法是由张三元;帅俊成设计研发完成，并于2022-11-24向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种粗略相机位姿标注情况下的车辆显式三维重建方法在说明书摘要公布了：本发明公开了一种粗略相机位姿标注情况下的车辆显式三维重建方法。包括：首先，对同一车辆的多张不同视角的车辆原始图像分别进行预处理和前景提取后，获得对应的车辆前景图像；接着利用相机粗位姿标注模块获得粗略相机位姿信息；最后将当前车辆的多张车辆前景图像和对应粗略相机位姿信息输入三维模型重建网络中后修改粗略相机位姿以及基础球面顶点坐标、材质、灯光参数，多次迭代后，基础球面变为高精度车辆三维模型，实现车辆的显式三维重建。本发明利用神经网络对相机位姿进行预测增强，摆脱了三维重建过程中对精细相机位姿标注依赖严重的问题，同时显式的对车辆三维模型进行重建，有效的对三维模型的形状、材质、灯光进行重建。

本发明授权一种粗略相机位姿标注情况下的车辆显式三维重建方法在权利要求书中公布了：1.一种粗略相机位姿标注情况下的车辆显式三维重建方法，其特征在于，包括以下步骤： 1对同一车辆的多张不同视角的车辆原始图像分别进行预处理和前景提取后，分别获得对应的车辆前景图像； 2将当前车辆的多张车辆前景图像分别输入相机粗位姿标注模块中，输出多张车辆前景图像对应的粗略相机位姿信息； 3构建三维模型重建网络，将当前车辆的多张车辆前景图像和对应粗略相机位姿信息输入三维模型重建网络中进行多次迭代后，获得训练好的三维模型重建网络，训练好的三维模型重建网络输出高精度车辆三维模型，实现车辆的显式三维重建； 所述三维模型重建网络包括归一化层、矩阵转换层、形状神经网络编码器、材质神经网络编码器、灯光神经网络编码器、相机神经网络编码器、基础球面、材质模型、灯光模型和可微分渲染器；每张车辆前景图像输入归一化层中，归一化层与形状神经网络编码器、材质神经网络编码器、灯光神经网络编码器和相机神经网络编码器相连，每张车辆前景图像对应的粗略相机位姿信息输入矩阵转换层中，相机神经网络编码器的输出对矩阵转换层的输出进行位姿修改后，获得精细相机位姿信息并输入到可微分渲染器中，形状神经网络编码器的输出对当前球面模型进行修改后，获得修改后的球面模型并更新球面模型，将更新的球面模型输入到可微分渲染器中，材质神经网络编码器的输出对当前材质模型进行修改后，获得修改后的材质模型并更新材质模型，将更新的材质模型输入到可微分渲染器中，颜色神经网络编码器的输出对当前灯光模型进行修改后，获得修改后的灯光模型并更新灯光模型，将更新的灯光模型输入到可微分渲染器中，可微分渲染器进行渲染后输出虚拟图像。

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