深圳大学梁永生获国家专利权
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龙图腾网获悉深圳大学申请的专利一种在线体积视频重建方法及装置、设备、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：CN120455643B 。
龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-09-19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：202510942779.7，技术领域涉及：H04N13/275；该发明授权一种在线体积视频重建方法及装置、设备、介质是由梁永生;陈家聪;毛青宇;刘帅;林杰润设计研发完成，并于2025-07-09向国家知识产权局提交的专利申请。
本一种在线体积视频重建方法及装置、设备、介质在说明书摘要公布了：本申请涉及视频技术领域，本申请提出了一种在线体积视频重建方法及装置、设备、介质，本申请利用初始化的高斯基元模型对当前时刻目标场景的原始图像进行体积视频的重建，初始化的高斯点属性值为高斯基元模型得到上一时刻目标场景的体积视频所需的参数，初始化的高斯基元模型的参数为高斯基元模型得到上一时刻目标场景的体积视频后进行在线增量训练更新的参数，这种方法可以直接利用上一时刻的重建关键信息对当前时刻的视频进行重建，提高了当前时刻目标场景体积视频的重建质量，且增量训练的方式使得无需从头重新训练高斯基元模型以更新模型的参数，减少了训练模型所需的迭代次数，降低计算冗余和重建时间。
本发明授权一种在线体积视频重建方法及装置、设备、介质在权利要求书中公布了：1.一种在线体积视频重建方法，其特征在于，所述方法包括： 获取当前时刻目标场景的原始图像； 利用初始化的高斯基元模型对当前时刻所述目标场景的原始图像进行重建和渲染，以得到当前时刻所述目标场景的渲染图像，并基于当前时刻所述目标场景的渲染图像，计算得到当前时刻所述目标场景的体积视频，其中，初始化的所述高斯基元模型的参数包括：初始化的高斯点属性值和初始化的高斯点属性残差值，且初始化的高斯点属性值为所述高斯基元模型得到上一时刻所述目标场景的体积视频所需的所述参数，初始化的所述高斯点属性残差值为所述高斯基元模型得到上一时刻所述目标场景的体积视频后进行在线增量训练更新的高斯点属性残差值； 在得到当前时刻所述目标场景的体积视频后，初始化的所述高斯基元模型进行在线增量训练，以更新所述高斯基元模型的参数，其中，在线增量训练过程中，根据预设的第一总损失更新所述高斯点属性残差值。
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