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龙图腾网获悉北京邮电大学申请的专利一种基于关键物体3D建模的视频压缩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：CN117857766B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-04-18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：202311628654.4，技术领域涉及：H04N13/161；该发明授权一种基于关键物体3D建模的视频压缩方法是由张璋;董辰;刘宝玲;许晓东;马楠设计研发完成，并于2023-11-30向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种基于关键物体3D建模的视频压缩方法在说明书摘要公布了：本发明公开了一种基于关键物体3D建模的视频压缩方法，属于视频信号处理领域。本发明方法包括：对待压缩视频提取关键目标物体的关键帧；利用关键帧估计相机参数，获取运动轨迹；训练目标物体的NeRF模型；基于目标物体的NeRF模型、相机参数等重构视频，在关键帧使用NeRF模型结合相机参数对目标物体进行外观渲染，对非关键帧进行插值渲染，将重构视频与原视频进行比较，若质量达到要求，将当前的目标物体NeRF模型文件和相机运动轨迹文件作为原视频中目标物体的压缩存储文件。本发明对视频在实现高压缩率的前提下，仍然能精确还原目标物体的形态、光影信息等细节，效率更高，更适合传输过程中的质量改善与增强。

本发明授权一种基于关键物体3D建模的视频压缩方法在权利要求书中公布了：1.一种基于关键物体3D建模的视频压缩方法，其特征在于，在可读存储介质上存储该方法相应的计算机程序，该程序被处理器执行时，包括如下步骤：一针对待压缩视频，识别或选择视频中的关键目标物体并提取目标物体的关键帧；根据物体在视频中出现的时间长短判断是否是关键目标物体；二利用目标物体的关键帧估计相机参数，获取相机运动轨迹文件；其中相机参数包含外参和内参，内参包含相机在对应时间点的位置和方向；相机运动轨迹文件存储按时间顺序排序的关键帧对应的相机参数；三获取目标物体的多角度图像，训练目标物体的NeRF模型；在训练得到目标物体的NeRF模型后，导出目标物体的三维模型文件，在三维场景中进行物体模型修复，再获取相应修复后的目标物体的NeRF模型；四利用目标物体的NeRF模型、相机运动轨迹文件及压缩的关键帧重构视频，并与原视频进行比较，若重构视频质量达到要求，将当前的目标物体NeRF模型文件和相机运动轨迹文件作为原视频中目标物体的压缩存储文件；若重构视频质量未达到要求，则进一步执行步骤三，调整目标物体的NeRF模型；其中在重构视频时，对每个关键帧，读取相机运动轨迹文件中对应的相机参数，使用NeRF模型结合相机参数进行对目标物体进行外观渲染；对非关键帧进行插值渲染；将每帧渲染图按帧顺序写入视频文件中。

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