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龙图腾网获悉上海交通大学申请的专利考虑几何信息增强的自动驾驶无边界场景隐式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：CN119206027B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-12-16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：202411290327.7，技术领域涉及：G06T15/20；该发明授权考虑几何信息增强的自动驾驶无边界场景隐式重建方法是由王亚飞;汪博文;李泽星;李若尧;信超尹;章翼辰设计研发完成，并于2024-09-14向国家知识产权局提交的专利申请。

本考虑几何信息增强的自动驾驶无边界场景隐式重建方法在说明书摘要公布了：本发明涉及自动驾驶场景重建领域，公开了一种考虑几何信息增强的自动驾驶无边界场景隐式重建方法及系统，采用一种自动驾驶的几何感知网格基神经渲染系统，该系统利用透视变形哈希网格和有符号距离函数SDF从稀疏传感器数据重建和渲染准确的驾驶环境。系统包括一个哈希池，包含16个级别，每级持有219个2维特征向量，特征向量通过空间插值输入至MLP网络，提取场景特征和SDF，最终，通过对RGB图像、深度和法线的优化，实现高质量的场景重建，在联合优化时，使用RGB输入和单目深度、法线观测作为监督。该系统提高了场景重建质量，能有效处理无边界场景，并在视点稀疏环境中提升性能，在处理实际驾驶环境中的复杂场景时，表现出更高的鲁棒性和准确性。

本发明授权考虑几何信息增强的自动驾驶无边界场景隐式重建方法在权利要求书中公布了：1.考虑几何信息增强的自动驾驶无边界场景隐式重建方法，其特征在于，包括如下步骤： S1：通过八叉树结构对无边界开放场景进行空间划分生成若干局部小场景，每个所述局部小场景上运用透视变形函数将无穷远处的空间映射到有限距离，对所述局部小场景进行空间编码，使用多分辨率哈希网格存储编码特征，通过哈希编码索引到空间任意一点特征对应的局部网格，利用所述局部网格的顶点进行三线性插值，得到空间点的特征； S2：将所述空间点的特征输入神经隐式渲染网络，输出有符号距离函数SDF场与颜色场，利用可微分的几何增强特征渲染得到场景颜色、场景深度、场景法向量的预测值； S3：通过单目深度模型对场景颜色、场景深度和场景法向量进行提取，通过引入预训练的单目估计模型生成的几何先验，对有符号距离函数SDF字段施加附加约束，得到场景颜色、场景深度、场景法向量的真值； S4：根据步骤S2的所述预测值与步骤S3的所述真值进行损失函数的计算，并根据所述损失函数进行联合优化实现场景重建。

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上海交通大学，其通讯地址为：200240 上海市闵行区东川路800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”。

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