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龙图腾网恭喜安徽大学申请的专利抗遮挡区域的无监督多视图立体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：CN119417995B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-03-21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：202510027365.1，技术领域涉及：G06T17/00；该发明授权抗遮挡区域的无监督多视图立体重建方法是由曹明伟;王秋菊;李宁;赵海峰设计研发完成，并于2025-01-08向国家知识产权局提交的专利申请。

本抗遮挡区域的无监督多视图立体重建方法在说明书摘要公布了：本发明公开一种抗遮挡区域的无监督多视图立体重建方法，能够在无需依赖真实深度信息的情况下，通过处理来自多个视角的图像，有效解决遮挡区域的三维重建问题，并计算出具有高精度的点云模型。首先，提取多尺度特征；然后，采用可变形的大核注意力网络聚合全局信息，计算场景的深度图和对应的置信图；其次，计算对比一致性损失和感知一致性损失为深度估计过程提供伪监督信号，优化深度图；最后，融合深度图，即可获得点云模型。本发明充分利用基于多种监督项的无监督多视图立体计算方法，有效挖掘输入图像自身的特征，估计出高质量的深度图，进而计算出精确的点云模型。

本发明授权抗遮挡区域的无监督多视图立体重建方法在权利要求书中公布了：1.一种抗遮挡区域的无监督多视图立体重建方法，其特征在于，包括以下步骤：步骤S1、输入多视角图像数据和摄像机参数；中的幅多视角图像包括一幅参考视图和幅源视图；步骤S2、对于中的幅多视角图像，使用一个包含3个阶段的特征金字塔网络FPN来计算多视角图像的多尺度特征；每个阶段均使用特征金字塔网络FPN提取幅多视角图像的二维特征图，3阶段完成后得到多视角图像特征；；步骤S3、根据输入多视角图像的已知深度范围生成一系列深度假设平面，并将所有深度假设平面扩展到与输入的多视角图像相同的大小；步骤S4、使用可微分单应性变换将多视角图像特征投影到扩展后的深度假设平面，得到一组重投影特征；基于重投影特征构建代价体；步骤S5、基于步骤S4得到代价体，使用全局信息归一化模块可变形的大核注意力网络DLA-Net进行代价体聚合，得到概率体，将概率体进行归一化，得到初始深度图；重复步骤S2至步骤S5，得到最终深度图；步骤S6、在无监督学习的训练过程中，分别使用光度一致性损失、对比一致性损失优化、感知一致性损失来优化所得的最终深度图；步骤S7、重复步骤S2至步骤S6，直至计算得到所有视角的深度图，并对其进行融合，输出全局一致的三维点云重建结果。

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