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龙图腾网获悉中国人民解放军国防科技大学申请的专利一种面向城市场景视觉三维重建的无人机航迹规划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：CN119540453B 。

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：202411602969.6，技术领域涉及：G06T17/00；该发明授权一种面向城市场景视觉三维重建的无人机航迹规划方法是由康来;申天睿;魏迎梅;万珊珊;王海轩;李钰;袁逸飞;张逸童;陈子墨设计研发完成，并于2024-11-11向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种面向城市场景视觉三维重建的无人机航迹规划方法在说明书摘要公布了：本申请涉及一种面向城市场景视觉三维重建的无人机航迹规划方法。所述方法包括：构建双任务学习神经网络模型；对城市场景几何代理表面进行采样，获取通过采样点的所有可视视点并计算可视视点相对于采样点的位置，计算采样点的可重建性度量结果；根据每个采样点的可视视点相对位姿和可重建性度量结果构建大规模位姿‑可重建性训练集；根据大规模位姿‑可重建性训练集和预先设置的双任务损失函数对双任务学习神经网络模型进行训练，将训练好的双任务学习神经网络模型作为可重建性预测器来自适应优化可视视点数量和可视视点的位姿，根据优化后的可视视点集合生成无人机飞行轨迹。采用本方法能够提高目标场景三维重建模型的质量。

本发明授权一种面向城市场景视觉三维重建的无人机航迹规划方法在权利要求书中公布了：1.一种面向城市场景视觉三维重建的无人机航迹规划方法，其特征在于，所述方法包括： 构建双任务学习神经网络模型；所述双任务学习神经网络模型包括特征映射模块、精确性子任务编码器、双任务共享编码器和完整性子任务编码器； 对城市场景几何代理表面进行采样，得到采样点，获取所述采样点的所有可视视点并计算可视视点相对于采样点的位置，得到可视视点相对位姿；计算所述采样点的可重建性度量结果；根据每个采样点的可视视点相对位姿和可重建性度量结果构建位姿-可重建性特征对，利用多个位姿-可重建性特征对生成大规模位姿-可重建性训练集； 根据所述大规模位姿-可重建性训练集和预先设置的双任务损失函数对所述双任务学习神经网络模型进行训练，得到训练好的双任务学习神经网络模型； 将所述训练好的双任务学习神经网络模型作为可重建性预测器来自适应优化可视视点数量和可视视点的位姿，得到优化后的可视视点集合；根据优化后的可视视点集合生成无人机飞行轨迹； 计算所述采样点的可重建性度量结果，包括： 计算所述采样点的可重建性度量结果为 其中，和分别表示采样点sj附近的重建精确性和完整性误差，即两个子任务的可重建性真值，和表示距离阈值τ范围内R和G上的点集，dk表示采样点sj和点pk之间的距离，R和G分别表示重建模型和相应的真值模型，表示R上的点pk的精确性子任务误差，表示G上的点pk的完整性子任务误差。

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