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龙图腾网获悉西南科技大学申请的专利基于ACVMVS网络的自适应代价体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：CN115690312B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2026-03-13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：202211335707.9，技术领域涉及：G06T17/00；该发明授权基于ACVMVS网络的自适应代价体三维重建方法是由李强;黄炳森;路锦正;刘宇欣;刘起源设计研发完成，并于2022-10-28向国家知识产权局提交的专利申请。

本基于ACVMVS网络的自适应代价体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ACVMVS网络的自适应代价体三维重建方法，属于三维空间重建技术领域，步骤如下：获取三维重建图片组训练集；构建ACVMVS网络；将所述三维重建图片组训练集输入到ACVMVS网络进行训练；利用训练好的ACVMVS网络处理待重建的三维重建图片组，得到三维重建图片组对应的预测深度图；基于预测深度图，完成基于ACVMVS网络的自适应代价体三维重建；本发明解决了现有三维重建方法没有对图像数据中的光照强烈、反光、低纹理、无纹理区域以及严重遮挡区域得到较好的重建结果的问题。

本发明授权基于ACVMVS网络的自适应代价体三维重建方法在权利要求书中公布了：1.一种基于ACVMVS网络的自适应代价体三维重建方法，其特征在于，包括如下步骤： S1、获取三维重建图片组训练集； S2、构建ACVMVS网络； S3、将所述三维重建图片组训练集输入到ACVMVS网络进行训练； S4、利用训练好的ACVMVS网络处理待重建的三维重建图片组，得到三维重建图片组对应的预测深度图； S5、基于预测深度图，完成基于ACVMVS网络的自适应代价体三维重建； 所述ACVMVS网络包括特征提取模块、第一MVS管线模块、第二MVS管线模块、ACV模块和第三MVS管线模块； 所述特征提取模块的输入端作为ACVMVS网络的输入端；所述特征提取模块的第一输出端与第一MVS管线模块的输入端连接；所述特征提取模块的第二输出端分别与第一MVS管线模块的输出端和第二MVS管线模块的输入端连接；所述第二MVS管线模块的ACV输出端与ACV模块的输入端连接；所述第二MVS管线模块的ACV输入端与ACV模块的输出端连接；所述特征提取模块的第三输出端分别与第二MVS管线模块的输出端和第三MVS管线模块的输入端连接；所述第三MVS管线模块的输出端作为ACVMVS网络的输出端； ACVMVS网络的训练方法包括如下步骤： A1、将各三维重建图片组依次输入特征提取模块，分别得到对应的第一特征提取结果、第二特征提取结果和第三特征提取结果； A2、将第一特征提取结果输入第一MVS管线模块，得到第一阶段深度图； A3、将第一阶段深度图和第二特征提取结果输入第二MVS管线模块，并基于ACV模块，得到第二阶段深度图； A4、将第二阶段深度图和第三特征提取结果输入第三MVS管线模块，得到各三维重建图片组对应的预测深度图，完成ACVMVS网络的训练。

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