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龙图腾网获悉北京市农林科学院智能装备技术研究中心申请的专利多视图融合的植株三维重建方法、装置、设备及存储介质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：CN119762686B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2026-01-06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：202510273853.0，技术领域涉及：G06T17/00；该发明授权多视图融合的植株三维重建方法、装置、设备及存储介质是由郑文刚;单飞飞;于景鑫;魏晓明;张若晨;赵金彭;刘江设计研发完成，并于2025-03-10向国家知识产权局提交的专利申请。

本多视图融合的植株三维重建方法、装置、设备及存储介质在说明书摘要公布了：本发明涉及图像处理领域，本发明提供一种多视图融合的植株三维重建方法、装置、设备及存储介质，方法包括：基于三维表示网络获得植株三维先验知识；三维表示网络是基于无标注的植株多视角图像训练得到的；对待监测植株的多视角时序图像进行特征提取，得到多视角图像融合特征；基于植株三维先验知识和多视角图像融合特征，对待监测植株进行三维重建，得到待监测植株的三维重建模型。本发明通过无标注的植株多视角图像训练得到的三维表示网络获得三维先验知识，再辅以注意力机制对多视角图像特征进行融合，最后基于三维先验知识和多视角图像融合特征，对待监测植株进行三维重建，准确且快速地得到待监测植株的三维重建模型。

本发明授权多视图融合的植株三维重建方法、装置、设备及存储介质在权利要求书中公布了：1.一种多视图融合的植株三维重建方法，其特征在于，包括： 基于三维表示网络获得植株三维先验知识；所述三维表示网络是基于无标注的植株多视角图像训练得到的； 对待监测植株的多视角时序图像进行特征提取，得到多视角图像融合特征； 基于所述植株三维先验知识和所述多视角图像融合特征，对所述待监测植株进行三维重建，得到所述待监测植株的三维重建模型；三维重建的损失函数采用加权组合的多任务损失函数，加权组合的多任务损失根据Chamfer距离损失、法向量一致性损失和语义分割一致性损失确定； 其中，法向量一致性损失定义如下式所示，其中，为点的预测法向量；为对应的真实法向量；表示向量内积；表示时刻预测的点云集合；表示点云集合的大小； ； 语义分割一致性损失定义如下式所示，其中，为点的预测语义标签，为对应的真实语义标签，为概率预测； ； ； 其中，为加权组合的多任务损失；为Chamfer距离损失；、、为权重系数； 所述基于三维表示网络获得植株三维先验知识，之前包括： 基于所述无标注的植株多视角图像，确定图像全局重构误差和图像对比度损失； 基于所述图像全局重构误差和所述图像对比度损失，确定自监督学习目标； ； ； 其中，为图像全局重构误差，为三维表示网络；为图像重构网络；表示在时间邻域中寻找重构误差最小值；表示第个视频片段在时刻的图像；表示第个视频片段在时刻的图像，为时间邻域的半径，为图像对比度损失，为图像的三维特征表示；为图像的三维特征表示；表示与不同的时刻；为余弦相似度函数；为温度超参数； 基于所述自监督学习目标训练得到三维表示网络。

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