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龙图腾网获悉青岛环球服装股份有限公司申请的专利基于人体图像数据扫描的人体三维立体建模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：CN120876740B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2026-02-06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：202511367824.7，技术领域涉及：G06T17/00；该发明授权基于人体图像数据扫描的人体三维立体建模方法是由吴筱杰;崔勇;庄婷婷设计研发完成，并于2025-09-24向国家知识产权局提交的专利申请。

本基于人体图像数据扫描的人体三维立体建模方法在说明书摘要公布了：本发明涉及图像分析技术领域，具体为基于人体图像数据扫描的人体三维立体建模方法，本发明中，通过采集多视角的人体图像序列，自动筛选出表征稳定姿态的关键帧集合并生成对应的帧质量权重，通过分析所述人体图像序列中的像素流变化模式，基于像素流变化模式的幅值计算生成第一帧质量权重，以及通过计算所述人体图像序列所生成的三维点云数据之间的几何一致性误差，基于几何一致性误差值计算生成第二帧质量权重；据此构建融合空间与时间约束的联合优化函数，并计算自适应形变场补偿人体微动；最终通过同步优化形变场与三维模型，有效克服因轻微动作导致的几何不一致问题，输出高精度、细节真实且形态自然的三维人体模型。

本发明授权基于人体图像数据扫描的人体三维立体建模方法在权利要求书中公布了：1.基于人体图像数据扫描的人体三维立体建模方法，其特征在于，包括如下方法步骤： S1、采集来自多个视角的人体图像序列； S2、从所述人体图像序列中筛选出能代表人体处于相对稳定姿态的多个视角的关键帧集合，并在筛选过程中生成对应的帧质量权重，具体包括： 分析所述人体图像序列中的像素流变化模式，基于像素流变化模式的幅值计算生成第一帧质量权重； 计算所述人体图像序列所生成的三维点云数据之间的几何一致性误差，基于几何一致性误差值计算生成第二帧质量权重； S3、基于所述关键帧集合，计算用于补偿人体因微动而产生形变的自适应形变场，并构建联合优化能量函数； 其中，所述联合优化能量函数包括空间一致性约束与时间平滑性约束； 其中，所述空间一致性约束的优化目标由所述第一帧质量权重和所述第二帧质量权重共同调制； S4、利用所述自适应形变场对三维点云数据进行形变补偿，通过最小化所述联合优化能量函数，同步优化三维几何模型与所述自适应形变场，输出经过优化后的人体三维立体模型； 所述联合优化能量函数的构建过程具体包括： 空间一致性约束项通过计算多视角的重投影误差来保证三维模型与二维图像观测值的一致性； 时间平滑性约束项通过限制相邻时序形变场的变化梯度来确保形变过程的时空连续性； 空间一致性约束项的优化目标由第一帧质量权重和第二帧质量权重共同调制，调制过程通过将两种权重通过加权融合方式组合成综合权重系数，并将该综合权重系数作为加权因子作用于空间一致性约束项中的重投影误差计算过程； 所述关键帧集合的筛选过程具体包括： 并行实施两种独立的量化评估策略，其一为对人体图像序列中的像素流变化模式进行分析，其二为对由人体图像序列所生成的三维点云数据之间的几何一致性误差进行计算； 根据评估所产生的量化结果，为人体图像序列中的每一帧图像分配相应的帧质量权重；依据帧质量权重的大小，在各视角的人体图像序列中遴选出运动幅度最小且几何一致性最高的候选图像帧； 基于各候选帧之间时间戳的邻近性及姿态参数的协调性，进行全局优化选择，组合构建出一个最优的多视角关键帧集合； 所述全局优化选择的过程具体包括： 建立基于时间戳邻近性的筛选条件，将时间戳差异超出预设阈值的候选帧组排除考虑范围； 对通过时间筛选的候选帧组进行姿态参数协调性评估，通过计算各视角候选帧对应三维姿态参数之间的相似度度量，量化评估多视角姿态一致性； 基于时间戳邻近性和姿态参数协调性的双重指标，构建多目标优化函数，通过求解该函数的最优解来确定最佳的关键帧组合方案，作为最优的多视角关键帧集合。

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