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龙图腾网获悉浙江大学申请的专利一种基于脉冲神经元的高斯泼溅动态三维重建方法及系统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：CN121010707B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2026-03-03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：202511536906.X，技术领域涉及：G06T17/00；该发明授权一种基于脉冲神经元的高斯泼溅动态三维重建方法及系统是由郑乾;张伟星;潘纲;唐华绵;马德;顾实设计研发完成，并于2025-10-27向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种基于脉冲神经元的高斯泼溅动态三维重建方法及系统在说明书摘要公布了：本发明公开了一种基于脉冲神经元的高斯泼溅动态三维重建方法及系统，包括：对重建目标进行多视角的视频录制，获得二维RGB图像序列和时间维度数据；基于二维RGB图像序列，利用COLMAP算法计算得到稀疏点云数据和相机位姿，并基于稀疏点云数据初始化三维高斯椭球；构建高斯变形场网络，输入时间维度数据和三维高斯椭球的位置信息，用于训练高斯椭球随时间变化的变形场；基于相机位姿及二维RGB图像序列，使用基于脉冲神经元的高斯泼溅算法优化三维高斯椭球及变形场的参数，输出优化后的三维高斯椭球及变形场，渲染特定位姿状态及时间下的RGB图像，实现动态三维重建。本发明显著减少高斯存储冗余，抑制重建伪影的产生，提高渲染与训练效率。

本发明授权一种基于脉冲神经元的高斯泼溅动态三维重建方法及系统在权利要求书中公布了：1.一种基于脉冲神经元的高斯泼溅动态三维重建方法，其特征在于，包括： 1对重建目标进行多视角的视频录制，获得二维RGB图像序列和时间维度数据； 2基于二维RGB图像序列，利用COLMAP算法计算得到稀疏点云数据和相机位姿，并基于稀疏点云数据初始化一组三维高斯椭球； 3构建高斯变形场网络，输入时间维度数据和三维高斯椭球的位置信息，用于训练高斯椭球随时间变化的变形场； 4基于相机位姿及二维RGB图像序列，使用基于脉冲神经元的高斯泼溅算法优化三维高斯椭球及变形场的参数，迭代优化后，输出优化后的三维高斯椭球及变形场；具体过程为： 4-1构建全局FIF脉冲神经元，初始化脉冲阈值为； 4-2将高斯椭球的不透明度信息通过全局FIF脉冲神经元，将小于脉冲阈值的高斯椭球不透明度置为0，后续计算过程中这部分高斯椭球不显示； 4-3将三维高斯椭球的位置信息和时间信息输入高斯变形场网络，变形场网络输出三维高斯椭球随时间变化的变形场； 4-4将输出的三维高斯椭球随时间的变形场与三维高斯椭球对应的原始参数相加，得到形变后的三维高斯椭球； 4-5基于当前迭代下的相机位姿对形变后的三维高斯椭球做投影操作，得到三维高斯椭球在图像平面下的2D表示； 4-6将该2D表示进行可微分光栅化，按每个2D表示对应三维高斯椭球所处的空间深度顺序进行alpha混合计算，最终得到动态场景在当前时间及视角下的渲染图像； 4-7将得到的渲染图像与原始RGB图像进行损失计算，并进行梯度反传优化三维高斯椭球和变形场的参数； 4-8根据梯度计算结果对高斯椭球进行密度控制； 5基于优化后的三维高斯椭球及变形场渲染特定位姿状态及特定时间下的RGB图像，实现动态三维重建。

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