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龍圖騰網恭喜中國電建集團西北勘測設計研究院有限公司申請的專利地下建筑物高空間分辨率三維形貌的雙目視覺重建方法獲國家發明授權專利權，本發明授權專利權由國家知識產權局授予，授權公告號為：CN119722961B 。

龍圖騰網通過國家知識產權局官網在2025-05-02發布的發明授權授權公告中獲悉：該發明授權的專利申請號/專利號為：202510232306.8，技術領域涉及：G06T17/00；該發明授權地下建筑物高空間分辨率三維形貌的雙目視覺重建方法是由辛存;劉曉東;黃勇;劉立峰;寇一丹設計研發完成，并于2025-02-28向國家知識產權局提交的專利申請。

本地下建筑物高空間分辨率三維形貌的雙目視覺重建方法在說明書摘要公布了：本發明公開的地下建筑物高空間分辨率三維形貌的雙目視覺重建方法，利用雙目相機對洞室進行圖像記錄，對雙目相機獲取的圖像特征點進行檢測和匹配，對匹配誤差進行校正，獲得特征點坐標匹配集；搭建全連接殘差神經網絡模型，根據特征點坐標匹配集對全連接殘差神經網絡模型進行訓練；將雙目相機圖像中的像素坐標輸入訓練好的全連接殘差神經網絡模型，得到圖像全像素匹配坐標集，并通過雙目相機標定參數，建立洞室的三維坐標點云模型，對洞室的高空間分辨率三維形貌進行重建。本發明解決了目前利用全站儀進行形貌監測，只能以一定密度獲取特定點坐標，不利于地下結構可視化表達的技術問題。

本發明授權地下建筑物高空間分辨率三維形貌的雙目視覺重建方法在權利要求書中公布了：1.地下建筑物高空間分辨率三維形貌的雙目視覺重建方法，其特征在于，包括以下步驟：S1：利用雙目相機對洞室進行圖像記錄，對雙目相機獲取的圖像特征點進行檢測和匹配，對匹配誤差進行校正，獲得特征點坐標匹配集；S2：搭建全連接殘差神經網絡模型，根據特征點坐標匹配集對全連接殘差神經網絡模型進行訓練；S3：將雙目相機圖像中的像素坐標輸入訓練好的全連接殘差神經網絡模型，得到圖像全像素匹配坐標集，并通過雙目相機標定參數，建立洞室的三維坐標點云模型，對洞室的高空間分辨率三維形貌進行重建；所述S1具體為：利用雙目相機對洞室進行圖像記錄，對雙目相機獲取的圖像特征點進行檢測；利用特征點的像素亮度、梯度構建像素描述符向量，通過提出描述符向量相似性度量函數，對雙目相機圖像的特征點進行匹配；基于誤差校正函數對特征點的匹配誤差進行校正，獲得雙目相機圖像特征點坐標匹配集；所述S1中檢測具體為：利用高斯函數與雙目相機獲取的圖像進行卷積，獲得圖像多尺度空間，通過相鄰尺度圖像得到圖像多尺度差分空間；以像素為中心，通過對比像素5×5鄰域以及上下尺度5×5像素的亮度，篩選亮度最大的像素作為圖像特征點，并通過遍歷圖像所有像素，形成圖像特征點集；所述S1中構建像素描述符向量具體為：選取以特征點16×16區域內，計算區域內每個4×4區間上的像素在、、、、、、和8個方向的梯度方向直方圖，為每個梯度方向做一個累加值，得到一個特征點，每個特征點由個種子點構成，每個種子點都具有8個方向的向量信息，共產生128個特征點的特征信息，為一個特征點的描述符向量；其中，特征點的梯度和方向的計算公式為： 式中：L為每個特征點各自所在的差分空間；所述S3具體為：以左相機圖像中像素坐標為輸入，通過訓練好的全連接殘差神經網絡模型獲得左相機圖像像素在右相機圖像中對應的像素坐標位置，得到圖像全像素匹配坐標集，并通過雙目相機標定參數，建立洞室的三維坐標點云模型，對洞室的高空間分辨率三維形貌進行重建；所述S3中建立洞室的三維坐標點云模型具體為：設左右圖像匹配得到的第i個像素點坐標描述為和，設該像素對應的洞室結構物理空間坐標為；基于雙目相機空間位置，可得，并通過三角關系可得： 式中：f和B為標定的參數，f代表相機的焦距，B代表相機間的基矩，根據上述關系，像素i對應的洞室空間三維坐標可以計算為： 將獲得的三維空間點云坐標導入到物理仿真軟件中，將點云數據轉換為曲面實體，即獲得了洞室的三維結構。

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