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龙图腾网恭喜宝略科技(浙江)有限公司;宝略数字科技(杭州)有限公司申请的专利一种大场景无人机图像的3D高斯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：CN119313828B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-06-06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：202411854270.9，技术领域涉及：G06T17/00；该发明授权一种大场景无人机图像的3D高斯重建方法是由张裕洲;孙华;顾天瑞;朱宇;王瑞胜;周佳玮;石铁柱;应良中;吴敦;费佳宁;周鑫;周婷设计研发完成，并于2024-12-17向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种大场景无人机图像的3D高斯重建方法在说明书摘要公布了：本发明涉及一种大场景无人机图像的3D高斯重建方法，包括：利用无人机对大场景进行拍摄获取若干无人机图像；构建全景3D高斯先验模型；利用训练后的全景3D高斯先验模型输出每张无人机图像中每个像素点的真实深度值；将所有的高斯中心点收缩到固定区域内；对得到的固定区域进行均匀分块；依次对每块小区域进行训练；将所有训练后的小区域进行融合得到完整的大场景。该方法通过对大场景分块训练，同时利用深度信息匹配训练所需的图像，从而达到利用高像素的图像训练分块小场景，并对训练后的小场景融合，大大提升模型渲染速度和细节信息，保证了三维高斯重建后的大场景视觉效果，并避免了内存溢出的情况，从而完成高质量的三维重建。

本发明授权一种大场景无人机图像的3D高斯重建方法在权利要求书中公布了：1.一种大场景无人机图像的3D高斯重建方法，其特征在于：该方法包括下列步骤：S1、利用无人机对大场景进行拍摄获取若干无人机图像，所述的无人机图像为包含有GPS信息的无人机图像；S2、对每张无人机图像进行处理生成对应的像素点云以及对应的虚拟相机的相机参数，所述的相机参数包括相机坐标位置；S3、构建全景3D高斯先验模型；S4、将步骤S1得到的所述无人机图像的尺寸进行压缩，然后输入到所述全景3D高斯先验模型中进行训练，得到训练后的全景3D高斯先验模型，所述的训练后的全景3D高斯先验模型输出每张无人机图像中每个像素点的真实深度值；S5、读取所述的训练后的全景3D高斯先验模型的所有高斯中心点，并根据每张无人机图像对应的虚拟相机的相机坐标位置将所有的高斯中心点收缩到固定区域内；S6、对步骤S5得到的固定区域进行均匀分块，分割成N×M块含有高斯中心点的小区域；S7、根据步骤S4得到的每张无人机图像中每个像素点的真实深度值以及每个像素点的位置，将每张无人机图像中的每个像素点的坐标投影到世界坐标，得到每张无人机图像在世界坐标上的投影区域图像；S8、针对步骤S6得到的每一块小区域，依次查看所述的每张无人机图像，若无人机图像在世界坐标上的投影区域图像存在部分投影区域或全部投影区域出现在该块小区域中，则将出现在该块小区域中的部分投影区域或全部投影区域作为可视区域部分，除可视区域部分的其余部分生成掩码，则针对每一块小区域，对应得到每张无人机图像的生成掩码后的投影区域图像；S9、依次对步骤S6得到的N×M块小区域进行训练：针对每一块所述的小区域，采用步骤S8对应得到的生成掩码后的投影区域图像对该块所述的小区域进行训练，得到训练后的小区域；S10、将步骤S9得到的所有训练后的小区域进行重叠部位去除后再融合，通过融合得到完整的大场景。

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