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龙图腾网获悉浙江大学申请的专利一种基于场景流预测和神经隐式表达的单目动态视频三维重建方法、系统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：CN119229018B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-09-30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：202411371306.8，技术领域涉及：G06T17/00；该发明授权一种基于场景流预测和神经隐式表达的单目动态视频三维重建方法、系统及装置是由张童晨;许威威;李镇洋设计研发完成，并于2024-09-29向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种基于场景流预测和神经隐式表达的单目动态视频三维重建方法、系统及装置在说明书摘要公布了：本发明公开了一种基于场景流预测和神经隐式表达的单目动态视频三维重建方法、系统及装置。该方法设计了新的分解可微小波变换FDWT方法，主要在频域粗略估计视频中隐式点云之间的场景流，将四维点云坐标做嵌入编码之后送入分解可微小波变换模块进行点云运动的预测，实现对于场景流初步的预测。并设计了一种专注于时空域的隐式场景流误差滤波ISEF模型，用于场景流校正，将分解小波变换输出的初步预测场景流在时空域进行校正，提高模型的预测准确性。最后使用修改后的神经隐式表达汇聚相邻帧的视频信息，进行动态视频的三维重建。本发明可用于移动端手机等三维建模等领域。

本发明授权一种基于场景流预测和神经隐式表达的单目动态视频三维重建方法、系统及装置在权利要求书中公布了：1.一种基于场景流预测和神经隐式表达的单目动态视频三维重建方法，其特征在于，该方法包括以下步骤： 1分解可微小波变换系数预测：获取动态场景中拍摄的单目视频进行采样获得采样点x,y,z,t，并采用四维分解可微小波方法将小波系数和小波基函数分为三个维度：x,t,y,t,z,t，其中，x,y,z分别表示三个空间维度，t表示时间维度，代表属于视频中的第几帧；对于给定的点pt，将其分解为三维ptm，其中m∈U＝x,y,z；然后使用三个独立的多层感知机预测小波变换系数，在每个维度m有：其中K为小波基函数的数量； 2分解可微小波变换基函数优化：将小波基函数Θt分解为三个正交坐标{Θtm}m∈U，并使用多层感知机WΘm在单目视频每帧It的迭代中对它们进行优化；基函数初始化为： 其中T为视频帧数，参数i∈[1,M],j∈[0,N],t描述了第t帧中的一个小波基函数，其中ki控制小波基函数的频率，j控制小波基函数的中心偏移量，N,M为超参数； 3分解可微小波变换隐式场景流预测：预测神经隐式表达动态场景中的隐式场景流并建立单目视频相邻帧中位置与当前帧It之间的对应关系，包括使用多层感知机预测和更新与小波变换的可学习小波系数和小波基函数，然后计算隐式场景流；从步骤1和步骤2中获得的分解可微小波变换系数和优化基函数之后，对于采样点在相邻帧的运动进行预测，从而聚集相邻帧的视频信息，对于四维采样点x,y,z,t进行轨迹预测x′,y′,z′,t′输入到步骤1中的多层感知机预测小波变换系数，使用该系数与步骤2中可优化小波基函数进行点乘获得初步估计的隐式场景流； 4隐式场景流误差修正：对于步骤3中得到的初步估计的隐式场景流进行修正得到误差修正后场景流其中，表示初步估计得到的隐式场景流，表示初步预测的t+1时刻的点云： Ht+1表示来自t时刻的点云的估计的可信度的权重，Kt+1表示测量与预测之间差异的显著性，∈表示真实值和预测值的偏差； 最终使用修正后的场景流预测t+1时刻的点云5隐式场景流束调整：对于步骤4中得到的误差修正后场景流，引入形状匹配和倒角距离约束，得到单目动态视频三维重建结果。

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