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龙图腾网获悉浙江大学申请的专利一种基于图像的三维场景重建方法及装置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：CN114742966B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-06-27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：202210435947.X，技术领域涉及：G06F17/00；该发明授权一种基于图像的三维场景重建方法及装置是由周晓巍;鲍虎军;郭浩宇;彭思达设计研发完成，并于2022-04-24向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种基于图像的三维场景重建方法及装置在说明书摘要公布了：本发明公开了一种基于图像的三维场景重建方法及装置，首先利用神经网络隐函数学习有向距离场和颜色场来表示场景的几何和外观，通过体积渲染技术，将神经网络隐函数渲染为二维图像。然后使用语义分割技术得到墙面和地面区域的蒙版，基于曼哈顿假设对相应区域增加几何约束；最后在三维空间里学习语义场，联合优化语义与几何，从优化后的神经网络隐函数中提取三维网格模型，得到重建结果。

本发明授权一种基于图像的三维场景重建方法及装置在权利要求书中公布了：1.一种基于图像的三维场景重建方法，其特征在于，所述方法包括： 1利用神经网络隐函数学习有向距离场和颜色场来表示场景的几何和外观，通过体积渲染技术，将神经网络隐函数渲染为二维图像； 2使用语义分割技术得到墙面和地面区域的蒙版，基于曼哈顿假设对相应区域增加几何约束；对于被判断为地面区域像素对应的三维表面点，采用如下损失函数： Lfr＝|1-nxr·nf| 其中xr是相机射线r对应的三维表面点坐标，nxr是在xr处通过对有向距离场求梯度得到的法向向量，nf＝0,0,1是方向竖直向上的单位向量，用于表示假定的地面区域的法向方向； 对于被判断为墙面区域像素对应的三维表面点，采用如下损失函数： Lwr＝mink∈{-1,0,1}|k-nxr·nw| 其中nw是一个可学习的单位向量，被初始化为1,0,0，用于表示其中一面墙壁的方向，nw能够与网络参数在训练过程中一起联合优化； 使用二维语义分割网络在图像空间里预测得到地面和墙面区域的蒙版和定义损失函数为： 其中和分别表示地面和墙面区域像素对应的相机射线集合； 3在三维空间里学习语义场，联合优化语义与几何，使用Limg、Leik、Ldepth、Ljoint和Ls的加权求和作为总的损失函数，Limg为通过最小化各帧渲染图像和输入图像之间的误差来优化神经网络隐函数表示，Leik为有向距离场的模长约束，Ldepth为利用多视图立体方法得到的深度图损失，Ljoint为语义和几何的联合优化损失，Ls为语义监督损失，并基于Adam优化器来优化神经隐函数，从优化后的神经网络隐函数中提取三维网格模型，得到重建结果； 通过以下损失函数进行语义和几何的联合优化： 分别表示语义属于地面、墙面概率；同时使用以下损失函数实现对语义的监督： 其中，和分别表示地面和墙面区域像素对应的相机射线集合；是渲染得到的概率，pkr是二维语义分割网络的预测结果。

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