上海交通大学田旗舰获国家专利权
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龙图腾网获悉上海交通大学申请的专利一种基于3D高斯泼溅的驾驶场景前馈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：CN119180914B 。
龙图腾网通过国家知识产权局官网在2026-01-02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：202411298181.0，技术领域涉及：G06T17/00；该发明授权一种基于3D高斯泼溅的驾驶场景前馈重建方法是由田旗舰;谭鑫;马利庄设计研发完成，并于2024-09-18向国家知识产权局提交的专利申请。
本一种基于3D高斯泼溅的驾驶场景前馈重建方法在说明书摘要公布了：本发明涉及一种基于3D高斯泼贱的驾驶场景前馈重建方法，包括：利用车载环视相机的稀疏视角，通过深度网络、姿态网络以及高斯网络，以自监督的方式学习尺度感知的深度，定位3D高斯的位置，并且从每个视角独立预测3D高斯的属性，将所有视角的3D高斯聚合，得到重建场景；在训练时无需相机外参，在测试时给定环视图片及其位姿，通过前馈推理实时重建。与现有技术相比，本发明解决了驾驶场景视角稀疏、视角之间重叠区域小，难以直接利用视角之间的几何关系等问题，在驾驶场景数据集上实现了可泛化的实时重建并且提升了新视角合成的精度。
本发明授权一种基于3D高斯泼溅的驾驶场景前馈重建方法在权利要求书中公布了：1.一种基于3D高斯泼溅的驾驶场景前馈重建方法，其特征在于，包括以下步骤： 数据集构建和预处理步骤：收集驾驶场景中车载相机拍摄的环视图像，并进行预处理，构建数据集； 深度网络和姿态网络构建和训练步骤：构建深度网络和姿态网络，从数据集中获取输入图像，分别通过深度网络和姿态网络提取深度图和位姿变换矩阵，从而构建扭曲图像，基于扭曲图像和输入图像进行损失计算，从而对深度网络和姿态网络进行自监督学习； 高斯网络构建和训练步骤：构建高斯网络，通过高斯网络的编码器提取深度图的特征，通过高斯网络的分类头利用提取的深度图特征和深度图，预测3D高斯属性，并聚合所有视角的3D高斯属性，得到新视角图像渲染结果，并与对应的输入图像对比进行监督训练； 前馈推理步骤：将待测的驾驶场景的环视图像输入训练好的深度网络中，提取深度图；将深度图输入训练好的高斯网络中，预测3D高斯属性，并聚合所有视角的3D高斯属性，得到驾驶场景的重建结果。
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2、报告中的分析和结论仅反映本公司于发布本报告当日的职业理解，仅供参考使用，不能作为本公司承担任何法律责任的依据或者凭证。
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