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龙图腾网获悉中国科学院自动化研究所申请的专利面向单张声呐图像的水下三维重建方法、装置、电子设备和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：CN119313811B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2026-02-17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：202411277711.3，技术领域涉及：G06T17/00；该发明授权面向单张声呐图像的水下三维重建方法、装置、电子设备和存储介质是由王健;吴正兴;马绍轩;黄雨培;谭民设计研发完成，并于2024-09-12向国家知识产权局提交的专利申请。

本面向单张声呐图像的水下三维重建方法、装置、电子设备和存储介质在说明书摘要公布了：本发明提供了一种面向单张声呐图像的水下三维重建方法，可以应用于图像声呐感知技术领域。该方法利用单声呐图像的伪前视深度图重建目标物体点云结构，利用仿真环境中得到的声呐图和对应的深度图真值训练声呐图像分割网络，并充分利用逆深度的真值和声呐成像原理的特性提升伪前视深度图估计的精度；同时利用声呐成像原理构造的权重损失函数，并同时使用尺度不变的对数损失函数对声呐图像分割网络进行训练。本发明还提供了一种面向单张声呐图像的水下三维重建装置、设备以及存储介质。

本发明授权面向单张声呐图像的水下三维重建方法、装置、电子设备和存储介质在权利要求书中公布了：1.一种面向单张声呐图像的水下三维重建方法，其特征在于，所述方法包括： 将声呐图像样本集中的声呐图像进行通道拆分和图像尺寸调整，得到多通道声呐图像样本集； 基于跳跃连接机制以及特征融合机制构建声呐图像分割模型，并利用预定义的平衡系数，构建基于声呐权重损失函数和尺度不变的对数损失函数的训练总损失函数； 利用所述声呐图像分割模型处理所述多通道声呐图像样本集，得到伪前视深度图样本集，并利用所述训练总损失函数处理所述多通道声呐图像样本集的深度真值和所述伪前视深度图样本集的预测深度值，得到训练总损失值； 利用所述训练总损失值对所述声呐图像分割模型进行参数优化，迭代进行参数优化操作，直到满足预设条件得到训练完成的声呐图像分割模型； 对水下目标物体的单张声呐图像进行多通道拆分，得到所述水下目标物体的多通道声呐图像； 利用所述训练完成的声呐图像分割模型对所述水下目标物体的多通道声呐图像进行图像分割和深度预测，得到所述水下目标物体的伪前视深度图； 基于所述伪前视深度图，通过坐标变换操作对所述水下目标物体进行点云重建，得到所述水下目标物体的三维重建结果。

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