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龙图腾网获悉深圳市森歌数据技术有限公司申请的专利基于NeRF和3DGS混合表示的大场景轻量化三维重建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：CN120182507B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-07-22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：202510649999.0，技术领域涉及：G06T17/00；该发明授权基于NeRF和3DGS混合表示的大场景轻量化三维重建方法是由周皓然;叶绍泽;黎治华;陆国锋;陈康;袁杰遵;张举冠设计研发完成，并于2025-05-20向国家知识产权局提交的专利申请。

本基于NeRF和3DGS混合表示的大场景轻量化三维重建方法在说明书摘要公布了：本发明公开了一种基于NeRF和3DGS混合表示的大场景轻量化三维重建方法，属于三维重建技术领域，包括步骤：采集场景及场景内物体的多视角图像并预处理；构建混合模型，包括简化3DGS模型、简化NeRF模型和混合单元；构建混合模型的总损失；训练混合模型得到轻量化三维重构模型，用于场景中新视角图像重建。本发明将颜色分解为由高斯溅射表达的独立颜色和NeRF表达的观察颜色，既保留了NeRF高效存储和在复杂光照和反射效果上的优势，又利用3DGS的快速渲染能力，显著降低了存储占用，同时提升了渲染质量。本发明还用3DGS模型生成的深度图指导NeRF动态采样，能有效提高训练和渲染效率。

本发明授权基于NeRF和3DGS混合表示的大场景轻量化三维重建方法在权利要求书中公布了：1.一种基于NeRF和3DGS混合表示的大场景轻量化三维重建方法，其特征在于，包括以下步骤； S1，采集场景及场景内物体的多视角图像； S2，对图像预处理后得到N张图像，生成场景的稀疏点云和每张图像的相机位姿，将图像按采集顺序存入图像集，其中第n张图像为Pn，1≤n≤N； S3，构建一混合模型，包括简化3DGS模型、简化NeRF模型和混合单元； 所述简化3DGS模型用于将稀疏点云的每个点初始化为一个三维高斯分布，并生成每张图像的第一渲染图和深度图，所述三维高斯分布的颜色用0阶SH系数表示，图像Pn对应的第一渲染图为、深度图为Dn，第一渲染图中像素点的颜色为独立颜色； 所述简化NeRF模型基于深度图中像素点的深度值，在相机到该像素点的射线上动态采样生成采样点，并输入采样点坐标和相机到采样点的观察方向，输出采样点的颜色，再用α混合技术渲染得到第二渲染图，图像Pn对应的第二渲染图为，第二渲染图中像素点的颜色为观察颜色； 所述混合单元用于将和中像素点的独立颜色和观察颜色进行加权求和，生成混合渲染图； S4，构建混合模型的总损失Loss； ， 式中，为L1损失，为计算结构相似性，为L2损失，λ1、λ2、λ3分别为L1损失、SSIM损失和L2损失的权重，三者之和为1； S5，用图像集以最小化总损失训练混合模型至收敛，得到轻量化三维重构模型； S6，用轻量化三维重构模型进行场景的新视角图像重建； S3中，所述简化3DGS模型的构造方法为； 获取一3DGS模型，其中一个三维高斯分布的属性包括位置、不透明度、对角缩放矩阵、旋转矩阵和颜色；将颜色用0阶SH系数表示，得到简化3DGS模型； 所述简化NeRF模型包括输入层、3层隐藏层和输出层，所述输入层用于输入采样点位置编码、相机位置和观察方向，所述隐藏层为128维，所述输出层为3维，用于输出采样点的颜色。

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