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龙图腾网获悉启元实验室申请的专利一种融合姿态先验和几何约束的高保真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：CN120931839B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2026-01-23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：202511441242.9，技术领域涉及：G06T17/00；该发明授权一种融合姿态先验和几何约束的高保真三维重建方法是由梁斌;马铭;石永亮;李祥隆;江周娴设计研发完成，并于2025-10-10向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种融合姿态先验和几何约束的高保真三维重建方法在说明书摘要公布了：本发明属于仿真建模技术领域，提供一种融合姿态先验和几何约束的高保真三维重建方法，包括：获取原始图像，并基于激光雷达惯性里程计确定初始相机姿态；确定误差约束信息和相对姿态约束信息，并依据误差约束信息和相对姿态约束信息，对初始相机姿态进行优化，得到精细相机姿态；将原始图像输入预训练得到的图像推理模型，得到图像推理模型输出的表面法线贴图；构建三维高斯分布模型，并确定几何约束信息，依据表面法线贴图和精细相机姿态，利用几何约束信息对三维高斯分布模型进行迭代优化，得到三维场景模型。该方法通过姿态先验和几何约束提升了整体重建效率，并提升了场景重建过程的真实性、准确性及高效性。

本发明授权一种融合姿态先验和几何约束的高保真三维重建方法在权利要求书中公布了：1.一种融合姿态先验和几何约束的高保真三维重建方法，其特征在于，包括： 获取原始图像，并基于激光雷达惯性里程计获取目标空间数据；对相机与激光雷达惯性里程计进行外参校准与时间同步后，依据所述目标空间数据，通过位置线性插值与方向球面线性插值，得到初始相机姿态； 确定误差约束信息和相对姿态约束信息，并依据所述误差约束信息和相对姿态约束信息，对所述初始相机姿态进行优化，得到精细相机姿态； 将所述原始图像输入预训练得到的图像推理模型，得到所述图像推理模型输出的表面法线贴图； 构建三维高斯分布模型，并确定所述三维高斯分布模型的三维尺度参数，并对三维尺度参数进行最小尺度分量正则化处理，并确定尺度损失值；依据最小尺度正则化分量，通过归一化轴权重计算高斯尺度熵值，并确定形状损失值；分别确定三维高斯分布模型的渲染法线图像和图像渲染损失值，并计算渲染法线图像与表面法线贴图之间的图像梯度损失值；确定原始图像中每个像素点处的预测法线，依据预测法线，确定局部平滑损失值；将尺度损失值、形状损失值、图像渲染损失值、图像梯度损失值以及局部平滑损失值，作为几何约束信息； 将所述尺度损失值、所述形状损失值、所述图像渲染损失值、所述图像梯度损失值以及所述局部平滑损失值进行加权求和，得到用于指导模型参数优化的总损失函数；通过梯度下降法最小化所述总损失函数，以对三维高斯分布模型进行迭代优化，得到三维场景模型。

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