上海人工智能创新中心黄秋胜获国家专利权
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龙图腾网获悉上海人工智能创新中心申请的专利基于在野数据进行分类重建的方法、系统、设备及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：CN117078854B 。
龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-06-20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：202311048665.5，技术领域涉及：G06T17/00；该发明授权基于在野数据进行分类重建的方法、系统、设备及介质是由黄秋胜;郭建非;李新阳;邓念晨;杨晓航;石博天;李怡康;乔宇设计研发完成，并于2023-08-18向国家知识产权局提交的专利申请。
本基于在野数据进行分类重建的方法、系统、设备及介质在说明书摘要公布了：本申请涉及三维重建技术领域，特别涉及一种基于在野数据进行分类重建的方法、系统、设备及介质，该方法包括以下步骤：首先，获取在野数据集；在野数据集包括多个实例，每个实例包括多张描述实例的图像；然后，对在野数据集进行标注处理，得到粗略标注的数据集；接下来，构建分类重建网络，并基于分类重建网络，对粗略标注的数据集进行优化处理；分类重建网络为多分辨率三平面网络架构；最后，训练分类重建网络，对在野数据集的对象类别的所有实例进行重建。本申请提供的基于在野数据进行分类重建的方法，能够处理没有准确姿势和蒙版注释的真实数据集，实现高质量的类别重建。
本发明授权基于在野数据进行分类重建的方法、系统、设备及介质在权利要求书中公布了：1.一种基于在野数据进行分类重建的方法，其特征在于，包括： 获取在野数据集；所述在野数据集包括多个实例，每个实例包括多张描述所述实例的图像； 对所述在野数据集进行标注处理，得到粗略标注的数据集； 构建分类重建网络，并基于所述分类重建网络，对所述粗略标注的数据集进行优化处理；所述分类重建网络为多分辨率三平面网络架构； 训练所述分类重建网络，对所述在野数据集的对象类别的所有实例进行重建； 所述分类重建网络包括特征调制模块和张成模块，所述特征调制模块集成至所述张成模块； 所述张成模块如公式（1）表示： （1） 其中，采用zi表示第i实例样式的潜在代码，；采用表示第k分辨率级别的可学习内容，通过从坐标系范围内均匀采样作为初始化，； 采用表示第k级显式特征，是通过将输入所述张成模块，并采用zi对其进行调制得到，； 沿三个轴对齐的正交特征平面对齐；其中，是空间分辨率，是特征通道的数量。
如需购买、转让、实施、许可或投资类似专利技术，可联系本专利的申请人或专利权人上海人工智能创新中心，其通讯地址为：200232 上海市徐汇区云锦路701号37、38层；或者联系龙图腾网官方客服，联系龙图腾网可拨打电话0551-65771310或微信搜索“龙图腾网”。
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