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龙图腾网恭喜西北工业大学申请的专利一种面向高精度三维重建的数据动态获取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：CN119963746B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-06-13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：202510436381.6，技术领域涉及：G06T17/00；该发明授权一种面向高精度三维重建的数据动态获取方法是由张艳宁;杨佳琪;葛素宁;孙瑾秋;朱宇;李林杰设计研发完成，并于2025-04-09向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种面向高精度三维重建的数据动态获取方法在说明书摘要公布了：本发明公开了一种面向高精度三维重建的数据动态获取方法，包括：从成像系统预设的拍摄模式池中选定初始拍摄模式，在初始拍摄模式下针对模拟环境中的目标获取图像序列并进行三维重建，得到重建点云模型；基于目标的真实点云模型对模拟环境中目标的重建点云模型进行质量评估，得到质量评估分数；将模拟环境中目标的重建点云模型、质量评估分数以及环境先验信息输入预测网络，以质量评估分数为奖励构建策略梯度损失函数进行预测网络的迭代优化，在拍摄模式池中确定最终的最优拍摄模式，用于实际环境下成像系统对目标的图像序列获取及三维重建。本发明在诸多干扰的情况下仍可以准确重建场景三维结构，实现图像数据的高质量动态获取。

本发明授权一种面向高精度三维重建的数据动态获取方法在权利要求书中公布了：1.一种面向高精度三维重建的数据动态获取方法，其特征在于，包括： 从成像系统预设的拍摄模式池中选定初始拍摄模式，在初始拍摄模式下针对模拟环境中的目标获取图像序列并进行三维重建，得到重建点云模型； 基于目标的真实点云模型对模拟环境中目标的重建点云模型进行质量评估，得到质量评估分数； 将模拟环境中目标的重建点云模型、质量评估分数以及环境先验信息输入预测网络，以质量评估分数为奖励构建策略梯度损失函数进行预测网络的迭代优化，在拍摄模式池中确定最终的最优拍摄模式，用于实际环境下成像系统对目标的图像序列获取及三维重建； 所述预测网络包括点云分割网络、第一多层感知机、第二多层感知机以及拍摄模式置信度预测单元；对点云分割网络、第一多层感知机、第二多层感知机的权重进行随机初始化； 点云分割网络用于对目标的重建点云模型进行全局特征提取； 第一多层感知机对构建重建点云模型所用到的图像序列对应的环境先验信息进行特征提取，得到环境特征； 第二多层感知机对重建点云模型的质量评估分数进行特征映射，得到高维特征； 将点云分割网络提取的全局特征、第一多层感知机提取的环境特征、第二多层感知机映射的高维特征组合成一个联合特征向量并输入到拍摄模式置信度预测单元中，利用拍摄模式置信度预测单元得到原始得分； 对原始得分进行归一化操作，将其转换为概率分布，从而得到每种拍摄模式的置信度；通过置信度确定当前的最优拍摄模式并进行预测网络的训练迭代。

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