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[发明专利]一种三维图像重建体的精确测量方法-CN201210285608.4无效
发明人：袁桦;张玉 -专利权人：上海威塔数字科技有限公司
申请日： 2012-08-13 - 公布日： 2014-02-19 - 主分类号： G06T7/00 文献下载
摘要：本发明为一种三维图像重建体的精确测量方法，涉及一种三维图像重建体的测量方法。本发明的目的是能够让用户对所需测量的空间结构的各数据指标做出精确的测量，能够有效而准确的指导用户进行实际操作。本发明是通过旋转三维重建体和平移切割平面相结合对三维重建体进行各个部分和方位的切割后，利用切割缓冲器对其切割后的重建体进行数据存放并精确计算得到三维重建体的数据指标，从而达到对三维重建体的精确测量。本发明主要用于各种图像三维体的各数据指标的测量。
一种三维图像重建精确测量方法

[发明专利]一种三维图像重建体的精确测量方法-CN200710050729.X无效
发明人：房春兰;陈雷霆;蔡洪斌;卢光辉;刘启和 -专利权人：电子科技大学
申请日： 2007-12-10 - 公布日： 2008-05-14 - 主分类号： G06T15/00 文献下载
摘要：本发明为一种三维图像重建体的精确测量方法，涉及一种三维图像重建体的测量方法。本发明的目的是能够让用户对所需测量的空间结构的各数据指标做出精确的测量，能够有效而准确的指导用户进行实际操作。本发明是通过旋转三维重建体和平移切割平面相结合对三维重建体进行各个部分和方位的切割后，利用切割缓冲器对其切割后的重建体进行数据存放并精确计算得到三维重建体的数据指标，从而达到对三维重建体的精确测量。本发明主要用于各种图像三维体的各数据指标的测量。
一种三维图像重建精确测量方法

[发明专利]Android移动端室内场景三维重建及语义分割方法-CN201910641612.1在审
发明人：杜文祥;齐越;包永堂;刘麟祺 -专利权人：北京航空航天大学青岛研究院;北京航空航天大学
申请日： 2019-07-16 - 公布日： 2019-10-25 - 主分类号： G06K9/34 文献下载
摘要：本发明提出一种Android移动端室内场景三维重建及语义分割方法，通过Android的Renderscript框架完成三维重建中ICP部分、体素模型融合部分以及光线追踪算法部分的并行计算，利用移动端的IMU设备采集角速度以及加速度得到两帧之间的初始相机姿态变化估计，实现快速三维重建。通过设计轻量化的二维室内场景语义分割CNN网络，并根据三维重建中所计算得到的相机姿态将语义分割结果映射到三维体素空间从而完成对移动端三维重建模型的体素级别语义分割。由于仅仅使用了二维CNN使得整个网络模型参数大大减少，可以很方便的将语义分割的深度学习框架放置在普通的Android设备上，从而实现一整套的Android移动端三维重建与语义分割的解决方案。
三维重建语义分割移动端室内场景相机姿态二维并行计算光线追踪模型参数设备采集体素模型整个网络轻量化三维体映射算法体素融合移动网络学习

[发明专利]Android移动端室内场景三维重建及语义分割方法-CN201911098543.0有效
发明人：齐越;刘麟祺;孙涛;杜文祥;王晨 -专利权人：北京航空航天大学青岛研究院;北京航空航天大学
申请日： 2019-11-12 - 公布日： 2023-06-20 - 主分类号： G06V10/26 文献下载
摘要：本发明提出一种Android移动端室内场景三维重建及语义分割方法，通过Android的Renderscript框架完成三维重建中ICP部分、体素模型融合部分以及光线追踪算法部分的并行计算，利用移动端的IMU设备采集角速度以及加速度得到两帧之间的初始相机姿态变化估计，实现快速三维重建。通过设计轻量化的二维室内场景语义分割CNN网络，并根据三维重建中所计算得到的相机姿态将语义分割结果映射到三维体素空间从而完成对移动端三维重建模型的体素级别语义分割。由于仅仅使用了二维CNN使得整个网络模型参数大大减少，可以很方便的将语义分割的深度学习框架放置在普通的Android设备上，从而实现一整套的Android移动端三维重建与语义分割的解决方案。
android 移动室内场景三维重建语义分割方法

[发明专利]一种基于多相机和电机的实时三维重建方法-CN202211312673.1在审
发明人：薛轶天;许成浩;黄培武;陈泉;颜成钢;王鸿奎;胡冀;陈楚翘;孙垚棋;高宇涵;朱尊杰;殷海兵;张继勇;李宗鹏;赵治栋 -专利权人：杭电（丽水）研究院有限公司
申请日： 2022-10-25 - 公布日： 2023-01-31 - 主分类号： G06T17/00 文献下载
摘要：本发明公开了一种基于多相机和电机的实时三维重建方法。本发明通过融合RGB‑D相机和电机信息进行三维重建以及通过局部定位和全局定位来实现室内场景的静态实时三维重建。本发明通过设计基于RGB‑D相机和电机的三维重建装置解决了多个RGB‑D相机与电机的位姿估计匹配以及实时融合问题以进行室内三维场景的实时静态重建。并且，本发明通过融合RGB‑D相机和电机的信息来进行相邻帧之间的位姿信息计算，通过粗匹配与精匹配的方式使得计算结果更加鲁棒，重建结果更加准确。
一种基于多相电机实时三维重建方法

[发明专利]一种包含尺度信息的人脸三维重建方法及系统-CN201810566434.6在审
发明人：晁志超;王时丽 -专利权人：成都通甲优博科技有限责任公司
申请日： 2018-06-04 - 公布日： 2018-12-25 - 主分类号： G06T17/00 文献下载
摘要：本发明涉及计算机视觉技术领域，实施例具体公开一种包含尺度信息的人脸三维重建方法及系统。本发明提供的人脸三维重建方法及系统，通过获取目标人脸的N个三维特征点，将目标人脸的N个三维特征点进行深度学习，获得目标人脸点云模型；获取目标人脸的目标人脸三维点云；再将目标人脸点云模型与目标人脸三维点云进行配准，从而获得最终目标人脸三维点云。解决了现有的三维重建方法不能重建具有尺度信息和表面信息的人脸三维模型的问题，获得了一个没有变形且拥有表面细节的人脸三维重建结果，实现了人脸三维模型更广阔的应用。
人脸目标人脸三维重建尺度信息三维点云点云模型获取目标三维模型三维特征计算机视觉技术表面细节表面信息配准变形重建应用学习

[发明专利]基于素描草图的人脸三维重建模型训练方法、重建方法及装置-CN202211042405.2在审
发明人：刘达;齐勇刚;王尤嘉 -专利权人：北京邮电大学
申请日： 2022-08-29 - 公布日： 2022-12-09 - 主分类号： G06T17/00 文献下载
摘要：本发明提供一种基于素描草图的人脸三维重建模型训练方法、重建方法及装置：获取第一训练数据集；获取初始神经网络模型，该模型包括二维风格转换模块和三维重建模块；将各样本中素描草图输入二维风格转换模块，得到对应的真实人脸图像；将真实人脸图像输入三维重建模块，通过多个光度学编码器处理得到对应的多个光度学分量，由各光度学分量合成素描草图对应的三维人脸；采用第一训练数据集对模型进行训练，将各光度学分量输入神经渲染器以得到渲染图像，并定制多种渲染图像与真实人脸图像的损失，利用联合损失对各光度学编码器的参数迭代，最终得到基于素描草图的人脸三维重建模型，实现了基于素描草图人脸的三维重建。
基于素描草图三维重建模型训练方法重建装置

[发明专利]三维重建处理方法、装置、电子设备以及存储介质-CN202111355721.0在审
发明人：毋戈 -专利权人：百度在线网络技术（北京）有限公司
申请日： 2021-11-16 - 公布日： 2022-02-18 - 主分类号： G06T17/00 文献下载
摘要：本公开提供了一种三维重建处理方法、装置、电子设备以及存储介质，涉及计算机视觉技术领域，尤其涉及计算机图形学技术领域。具体实现方案为：获取目标图像，其中，上述目标图像中包含：待重建目标；基于上述待重建目标获取上述目标图像的背景蒙版图像；基于上述背景蒙版图像对上述待重建目标进行三维重建处理，得到三维重建处理结果。本公开解决了现有技术中三维重建方法存在稀疏重建过程中无法实现相机位姿计算，且稠密建模过程中计算量大、耗时长的技术问题。
三维重建处理方法装置电子设备以及存储介质

[发明专利]一种基于深度摄像模组的三维重建装置-CN202211045717.9在审
发明人：傅思勇 -专利权人：新余学院
申请日： 2022-08-30 - 公布日： 2022-11-25 - 主分类号： G06T17/00 文献下载
摘要：本发明公开的属于三维重建技术领域，具体为一种基于深度摄像模组的三维重建装置，包括拍摄模组、数据信息处理器、云构建终端和三维构件模组，三维重建步骤为，选取建筑，拍摄模组识别其建筑特征，数据信息处理器根据建筑特征确定基线长度，并设置参考点，摄像模组根据参考点对建筑进行三维影像拍摄，得到多组示图，数据信息处理器根据视差算法，对多组示图进行数据处理得到一组示图，数据信息处理器根据上述示图得到建筑三维点云数据集合，实现准实时三维重建，依据无人机图像快速生成目标区域的三维地理环境，相较于其他传统测绘时效性强，并且适合机动侦察和区域监控等领域应用，三维重建高清晰特点，无人机飞行高度可控、图像分辨率可调。
一种基于深度摄像模组三维重建装置

[发明专利]一种目标场景的三维重建方法、装置、无人机及存储介质-CN202210924877.4有效
发明人：林必毅;贺振中;封其国 -专利权人：深圳市华赛睿飞智能科技有限公司
申请日： 2022-08-02 - 公布日： 2023-04-07 - 主分类号： G06T17/05 文献下载
摘要：一种目标场景的三维重建方法，包括：获取第一数量的包含目标场景局部的关键图像帧；对第一数量的关键图像帧均添加预设范围内的深度值后，计算目标场景中包含全部关键图像帧的视图的局部三维空间边界，以得到目标场景的局部三维空间；将第一数量的关键图像帧反投影到所述局部三维空间中，得到局部三维空间坐标；将局部三维空间坐标输入至长短期记忆网络，得到短期记忆的局部三维空间坐标并输入卷积神经网络中，得到目标场景的局部TSDF重建结果，以纳入目标场景的全局三维重建中；重复直至完成所述目标场景的全局三维重建。由于局部重建的思想，避免了大量的冗余计算。本发明还提供了一种目标场景的三维重建装置、无人机及介质。
一种目标场景三维重建方法装置无人机存储介质

[发明专利]一种基于Kinect的人体坐姿三维重建装置和方法-CN201710223438.X在审
发明人：吴俊;曹立波;谭力凡;游雅利;陶武康 -专利权人：湖南师范大学;湖南大学
申请日： 2017-04-07 - 公布日： 2017-08-11 - 主分类号： G06T17/10 文献下载
摘要：本发明为一种基于Kinect的人体坐姿三维重建装置和方法，装置将由座椅坐垫、座椅支撑杆、扶手、扶手支撑板、脚踏板构成的坐姿支撑台，固接在电动转台上，跟随电动转台一起转动。一台Kinect深度相机立于电动转台前方，人体坐立于坐姿支撑台中，调节座椅高度与扶手位置使其保持规定坐姿，开启电动转台使其匀速转动，同时启动KinectFusion三维重建功能，电动转台旋转一周后，获取人体三维重建初始数据使用直通滤波和最小二乘拟合法进行数据处理，得到最终完整的人体坐姿三维重建模型。本发明解决了传统三维重建装置对坐姿人体遮挡的问题，装置构成合理，操作简单，可以快速扫描得到完整的人体坐姿三维模型，具有成本低、精度高、通用性强、使用方便的特点。
一种基于 kinect 人体坐姿三维重建装置方法

[发明专利]一种基于半监督学习的单视图三维重建系统及其方法-CN202011372323.5在审
发明人：史金龙;白素琴;葛俊彦;钱强;成昌喜;钱萍;欧镇;田朝晖 -专利权人：江苏科技大学
申请日： 2020-11-30 - 公布日： 2021-03-12 - 主分类号： G06T17/20 文献下载
摘要：本发明公开了一种基于半监督学习的单视图三维重建系统及其方法，包括：利用具有姿态和实例标记的图像数据集训练三维重建网络。利用无标记图像数据集训练三维重建网络，设计四个损失函数：图像重建损失函数Lrec、三维重建损失函数Lgt、隐向量表示的姿态不变损失函数利用无标记图像数据集训练三维重建网络。本发明采用具有姿态和实例标记的训练图像数据来使跨视图重建的三维形状保持一致性，并约束重建三维形状的渲染图像与相应基准视图之间的相似性；其无标记的图像数据约束重建三维形状的合理性；在训练过程将两种图像数据集交替迭代训练，可以方便、无接触地从单个视图中快速重建物体三维形状。
一种基于监督学习视图三维重建系统及其方法

[发明专利]一种保护眼科患者隐私的方法、装置及存储介质-CN202111031513.5有效
发明人：林浩添;徐枫;杨雅涵;汪瑞昕;吕军锋 -专利权人：中山大学中山眼科中心;清华大学
申请日： 2021-09-03 - 公布日： 2023-05-02 - 主分类号： G06V20/40 文献下载
摘要：本发明公开了一种保护眼科患者隐私的方法、装置及存储介质，其中方法包括：采集眼科患者的检查视频；提取检查视频中每一帧图像的图像特征，根据图像特征中的器官位置信息对每一帧图像进行区域划分，并根据区域划分结果得到待精密重建区域和待弱化重建区域；对待精密重建区域和待弱化重建区域进行三维重建，得到每一帧图像对应的三维重建数据；将所有三维重建数据渲染成三维重建视频。本发明根据该位置信息将每一帧图像都划分为多个图像区域，在图像区域中得到待精密重建区域和待弱化重建区域已进行三维重建，能够在保留眼科患者大部分病例特征的同时，掩盖眼科患者的大部分身份特征，从而能够在不影响医生诊断的前提下保护眼科患者的隐私
一种保护眼科患者隐私方法装置存储介质

[发明专利]一种复杂环境三维重建方法和系统-CN202010203630.4在审
发明人：朱建军;李佳怡;李旭;张博文;王明园 -专利权人：吉林化工学院
申请日： 2020-03-20 - 公布日： 2020-07-07 - 主分类号： G06T17/00 文献下载
摘要：本发明公开了一种复杂环境三维重建方法和系统，本申请的方法采用移动机器人，对目标环境进行环绕扫描，获得目标环境的全局体素数据，将全局体素数据划分为多个子场景，分别对各子场景分别进行分析与验证，在子场景符合设定条件时，结束对子场景的分析，进行场景融合，创建三维地图，获得三维重建模型。本申请的系统包括机器人、深度摄像装置、场景分析与重建中心，场景分析与重建中心采用三维重建方法实现对环境的三维重建。本申请通过将全局数据划分为多个子场景，对各子场景分别进行分析验证，避免了整体数据分析时数据庞大、内存需求高的困难，减少了内存占用，提高了分析精度，提供更加精确完整的三维重建模型。
一种复杂环境三维重建方法系统

[发明专利]一种基于深度学习的单帧图像三维重建装置及方法-CN201711302400.8有效
发明人：举雅琨;董军宇;亓琳;卢亮 -专利权人：中国海洋大学
申请日： 2017-12-10 - 公布日： 2021-02-09 - 主分类号： G06T17/00 文献下载
摘要：基于深度学习的单帧图像三维重建装置和方法，包括上位机、支撑框架及其顶部的高清相机，围绕高清相机等高设置三个呈120度的平行光LED面光源。方法包括拍摄训练样本，将红绿蓝灯同时照射下的图像作为训练模型所需的输入数据，将白光依次照射下的三张图像取灰度值，转变为单通道图像作为训练模型用的真值，利用深度学习方法和输入的数据，构建用于单帧图像三维重建的逐像素的全连接网络模型，训练模型，利用反向传播算法不断调整优化网络参数，预测目标表面三维信息，将用网络预测的结果采用光度立体算法三维重建，得到物体表面三维信息。本发明通过改进网络的结构，构建适合单帧图像三维重建的网络模型，较多帧图像三维重建增加了应用场景。
一种基于深度学习图像三维重建装置方法

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