买专利卖专利找龙图腾，真高效！ 查专利查商标用IPTOP,全免费！专利年费监控用IP管家,真方便！

龙图腾网获悉浙江大学宁波 五位一体 校区教育发展中心申请的专利一种基于视觉基础模型驱动的3D高斯泼溅视觉重定位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：CN119963641B 。

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：202510019952.6，技术领域涉及：G06T7/73；该发明授权一种基于视觉基础模型驱动的3D高斯泼溅视觉重定位方法是由田冠中;曾宇沛;马龙华设计研发完成，并于2025-01-07向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种基于视觉基础模型驱动的3D高斯泼溅视觉重定位方法在说明书摘要公布了：本发明公开了一种基于视觉基础模型驱动的3D高斯泼溅视觉重定位方法，包括如下步骤：S1、3D高斯泼溅空间表征构建与高层次特征提取；S2、2D‑3D特征匹配与位姿优化，利用2D‑3D特征匹配方法对初始估计位姿进行调整以获得更精确的位姿，采用关键点稀疏化减少空间和计算资源消耗以提高处理效率和实时性；S3、精确定位结果获取与鲁棒性、计算负担评估，最终获取精确的定位结果，达到环境变化条件下的高鲁棒性，本发明克服现有3D视觉重定位框架适应性差、重定位精度不高及资源占用等较大问题，通过充分利用视觉基础模型的全局特征描述能力，结合3D高斯泼溅技术，实现了在动态环境中具有鲁棒性、可扩展性和高度环境适应性的高精度、实时性视觉重定位。

本发明授权一种基于视觉基础模型驱动的3D高斯泼溅视觉重定位方法在权利要求书中公布了：1.一种基于视觉基础模型驱动的3D高斯泼溅视觉重定位方法，其特征在于，包括如下步骤： S1、使用3D高斯泼溅构建空间表征，生成符合场景的3D高斯点云地图，进而利用视觉基础模型从查询图像中提取高层次特征，并与参考图像的特征进行比对，获取观测的初始估计位姿； S2、根据步骤1中的3D高斯泼溅使用一组三维高斯分布表示场景，每个点与一个点Pi相关联，每个点的特征是平均值协方差矩阵Σ∈R3×3，透明度o和颜色c，通过基于瓷砖的栅格化过程，场景中的每个点在三维空间中采用高斯分布建模： 式中：x∈R3是三维空间中的一个点，μ∈R^3是高斯分布的平均值，为协方差矩阵，控制高斯分布的形状和方向，·T表示转置运算，·-1表示矩阵逆运算； S3、2D-3D特征匹配与位姿优化：利用2D-3D特征匹配方法对初始估计位姿进行调整； S4、在训练好的3DGS地图的情况下，对地图应用稀疏化过程，在对于相机姿态Tr的参考帧，将该姿态输入到训练好的3DGS模型中，得到渲染图像Ir，从Ir中，使用SuperPoint提取一组2D关键点对于每个关键点生成一个以为中心的补丁掩码大小为λ×λ； 然后检索相机坐标Oc中的高斯分布，将其投影到图像坐标Oi中，并仅保留落在补丁掩码像素范围内的高斯分布，整个地图稀疏化的过程用下面的方程来描述： 式中f3dgs、fkeypoint、fp、fmask分别表示：带参数的3DGS函数、关键点提取函数、掩码生成函数、提取新3DGS参数的函数； S5、精确定位结果获取与鲁棒性、计算负担评估，最终获取精确的定位结果。

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浙江大学宁波 五位一体 校区教育发展中心，其通讯地址为：315300 浙江省宁波市鄞州区学府路5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”。

以上内容由龙图腾AI智能生成。