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龙图腾网恭喜哈尔滨工业大学(深圳)(哈尔滨工业大学深圳科技创新研究院)申请的专利基于规范多元分解神经辐射场的声呐图像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：CN119091050B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-05-06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：202411249838.4，技术领域涉及：G06T17/00；该发明授权基于规范多元分解神经辐射场的声呐图像三维重建方法是由陆文杰;冯昀轩;高浩文设计研发完成，并于2024-09-06向国家知识产权局提交的专利申请。

本基于规范多元分解神经辐射场的声呐图像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规范多元分解神经辐射场的声呐图像三维重建方法，属于声纳探测图像的技术领域，包括以下步骤：S1：建立声呐的主体坐标框架FS；S2：建立张量辐射场，使用张量辐射场相应建立粒子密度模型σx和强度值模型ηx；S3：建立兰伯特渲染模型，最小化声呐图像的渲染损失；S4：对参数进行参数离散化；S5：在已知姿态的情况下，捕获一组声呐图像，使用损失函数对张量辐射场进行优化，直到训练完成；S6：使用上述训练好的模型对检测物体进行重构；本发明采用上述方法，通过探索兰伯特余弦定律和等密度曲面，提出了Lambertain‑TRF的方法，提高了计算效率。

本发明授权基于规范多元分解神经辐射场的声呐图像三维重建方法在权利要求书中公布了：1.基于规范多元分解神经辐射场的声呐图像三维重建方法，其特征在于：包括以下步骤：S1：建立声呐的主体坐标框架FS，反射位置为xS，得到r为反射位置与声呐原点的距离为回波距离，θ为方位角，φ为仰角，计算得到像素强度，并将反射位置的坐标进行转化，得到世界坐标下的反射位置x，计算得到回波的笛卡尔坐标的集合S2：建立张量辐射场，使用张量辐射场相应建立粒子密度模型σx和强度值模型ηx；S3：建立兰伯特渲染模型，最小化声呐图像的渲染损失，估计粒子密度模型σx和强度值模型ηx，在φ∈φmin,φmax中选取m个点组成集合φ，则兰伯特渲染模型的公式如下： 其中，r,θ,φ,q等价表示x∈A，ηr,θ,φ,q为反射位置反射的声波强度，αr,θ,φ,q为在反射处的不透明值，Tr,θ,φ,q表示传播过程中的透射量，βr,θ,φ,q表示声波入射方向与反射位置处法向量的夹角，夹角为入射角，Δφ表示仰角的差量；建立兰伯特渲染模型的过程如下：最小化声呐图像的渲染损失，估计粒子密度模型σx和强度值模型ηx，一个像素在r,θ处的渲染损失的公式如下： 其中，表示估计出的声呐像素强度值，Ir,θ表示声呐像素的真实强度值，||·||2表示L2范数；依据兰伯特余弦定律，给定粒子密度模型σx、强度值模型ηx和声呐姿态q，在图像坐标r,θ处的像素的兰伯特渲染模型如下： 上式中，r,θ,φ,q等价表示x∈A，ηr,θ,φ,q为反射位置反射的声波强度，αr,θ,φ,q为在反射处的不透明值，Tr,θ,φ,q表示传播过程中的透射量，βr,θ,φ,q表示声波入射方向与反射位置处法向量的夹角，为入射角；dφ表示仰角的积分；在φ∈φmin,φmax中选取m个点组成集合φ，则兰伯特渲染模型的公式改写如下： 其中，Δφ表示仰角的差量；S4：对αr,θ,φ,q与Tr,θ,φ,q进行参数离散化；S5：在已知姿态的情况下，捕获一组声呐图像，使用损失函数对张量辐射场进行优化，直到训练完成；S6：使用上述训练好的模型对检测物体进行重构。

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