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龙图腾网获悉北京大学申请的专利一种基于事件相机的动态与静态场景同时重建的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：CN120543401B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2026-02-10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：202510664019.4，技术领域涉及：G06T5/60；该发明授权一种基于事件相机的动态与静态场景同时重建的方法是由施柏鑫;高启尧;段沛奇;楼涵月;滕明桂;蔡子祺设计研发完成，并于2025-05-22向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种基于事件相机的动态与静态场景同时重建的方法在说明书摘要公布了：一种基于事件相机的动态与静态场景同时重建的方法，属于图像处理领域，包括：将原始事件流划分为时空网格，设定事件数量阈值，将超过阈值的事件判定为由运动触发的动态事件，未超过阈值的事件判定为由背景触发的静态事件；将静态事件先经过卷积积分法计算初始静态重建图像，再通过静态重建降噪网络进一步优化获得静态背景图像；将动态事件先经过时空窗口划分为体素网格，再将静态背景图像与体素网格在引入事件标签张量的前提下进行融合获得融合张量；将融合张量输入至动静视频重建网络中获取带静态背景的动态视频。本发明提高了静态重建图像的质量，消除了因单独重建后再融合的视觉不一致现象，避免了因数据集元素单调导致的模型过拟合。

本发明授权一种基于事件相机的动态与静态场景同时重建的方法在权利要求书中公布了：1.一种基于事件相机的动态与静态场景同时重建的方法，其特征在于，包括以下步骤： 步骤一、动静态事件分离； 将原始事件流划分为时空网格，设定事件数量阈值，将时空网格内超过阈值的事件判定为由运动触发的动态事件，未超过阈值的事件判定为由背景触发的静态事件； 步骤二、静态背景重建； 将静态事件先经过卷积积分法计算初始静态重建图像，再通过静态重建降噪网络进一步优化获得静态背景图像； 所述卷积积分法的具体实现流程为：采用卷积核滑动遍历整个像素平面，计算每个卷积核区域内事件的数量，并以该事件数量统计值赋予中心像素，得到初始静态重建图像； 所述静态重建降噪网络包含输入层、编码层、中间层、解码层和预测层；所述编码层由多个自定义的SRD-Block组成，并采用U-Net结构和无非线性激活设计，编码后的特征进入多个无激活函数的SRD-Block，使用通道注意力机制增强通道间的特征表达能力，解码时使用反卷积和跳跃连接恢复图像细节； 步骤三、动静态事件融合； 将动态事件先经过时空窗口划分为体素网格，再将静态背景图像与体素网格在引入事件标签张量的前提下进行融合获得融合张量； 步骤四、视频重建； 将融合张量输入至动静视频重建网络中获取带静态背景的动态视频。

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