土豆数据科技集团有限公司庞大为获国家专利权
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龙图腾网获悉土豆数据科技集团有限公司申请的专利基于学习的轻量化自适应多阶段稠密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：CN116091576B 。
龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-11-21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：202211464719.1，技术领域涉及：G06T7/55；该发明授权基于学习的轻量化自适应多阶段稠密重建方法及装置是由庞大为;殷崎栋;柳伟;王江安;霍志航设计研发完成，并于2022-11-22向国家知识产权局提交的专利申请。
本基于学习的轻量化自适应多阶段稠密重建方法及装置在说明书摘要公布了：本申请公开了一种基于学习的轻量化自适应多阶段稠密重建方法及装置，该方法包括：获取多张原始图像；通过预设基于深度可分离卷积的特征金字塔生成每张原始图像的多个尺度的特征图；确定每个参考图像对应的多个源图像的多个尺度的特征体；使用视图内和视图间双流程自适应的聚合方式，对代价体进行有权重的聚合；在顶层尺度上，生成参考图像的代价体，并使用分层式递归卷积网络生成深度图；在其他尺度上，参考上一尺度的深度图生成参考图像的剩余代价体，使用分层式递归卷积网络生成残差深度图，并将残差深度图与上一尺度的深度图上采样相加，获得本尺度上的深度图；融合多张底层尺度上生成的深度图，获得稠密点云。能够解决提取弱纹理方面的难题。
本发明授权基于学习的轻量化自适应多阶段稠密重建方法及装置在权利要求书中公布了：1.一种基于学习的轻量化自适应多阶段稠密重建方法，其特征在于，包括： 获取多张原始图像；其中，所述原始图像包括参考图像和源图像； 通过预设基于深度可分离卷积的特征金字塔生成每张所述原始图像的多个尺度的特征图； 根据所述原始图像的多个尺度的所述特征图，确定每个所述参考图像对应的多个源图像的多个尺度的特征体； 使用视图内和视图间双流程自适应的聚合方式，对代价体进行有权重的聚合； 在顶层尺度上，生成所述参考图像的代价体，并使用分层式递归卷积网络生成深度图； 在其他尺度上，参考上一尺度的深度图生成所述参考图像的剩余代价体，使用分层式递归卷积网络生成残差深度图，并将所述残差深度图与上一尺度的深度图上采样相加，获得本尺度上的深度图； 融合多张底层尺度上生成的深度图，获得稠密点云。
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