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龍圖騰網(wǎng)恭喜浙江大學(xué);支付寶(杭州)信息技術(shù)有限公司申請的專利模型數(shù)據(jù)的壓縮、解壓縮方法及設(shè)備獲國家發(fā)明授權(quán)專利權(quán)，本發(fā)明授權(quán)專利權(quán)由國家知識產(chǎn)權(quán)局授予，授權(quán)公告號為：CN119444879B 。

龍圖騰網(wǎng)通過國家知識產(chǎn)權(quán)局官網(wǎng)在2025-05-30發(fā)布的發(fā)明授權(quán)授權(quán)公告中獲悉：該發(fā)明授權(quán)的專利申請?zhí)?專利號為：202510033925.4，技術(shù)領(lǐng)域涉及：G06T9/00；該發(fā)明授權(quán)模型數(shù)據(jù)的壓縮、解壓縮方法及設(shè)備是由滕佳潔;王璇;馬晨光;張克俊設(shè)計研發(fā)完成，并于2025-01-08向國家知識產(chǎn)權(quán)局提交的專利申請。

本模型數(shù)據(jù)的壓縮、解壓縮方法及設(shè)備在說明書摘要公布了：本說明書實施例提供一種模型數(shù)據(jù)的壓縮、解壓縮方法及設(shè)備。在該壓縮方法中，壓縮設(shè)備獲得待壓縮的目標(biāo)模型后，可以在M個拍攝視角中確定N個關(guān)鍵視角，并通過在N個關(guān)鍵視角下對目標(biāo)模型中各點云的位置信息進(jìn)行投影和反投影得到第一稀疏模型，再對第一稀疏模型中的各點云的屬性信息進(jìn)行渲染得到第二稀疏模型，使得第二稀疏模型的場景表征能力趨于目標(biāo)模型的場景表征能力，進(jìn)而，在N個關(guān)鍵視角下對第二稀疏模型中各點云的位置信息和屬性信息進(jìn)行投影，得到第一投影圖像集合，并對第一投影圖像集合中的各投影圖像分別進(jìn)行圖像壓縮，得到第二投影圖像集合，并將第二投影圖像集合作為目標(biāo)模型對應(yīng)的壓縮數(shù)據(jù)。

本發(fā)明授權(quán)模型數(shù)據(jù)的壓縮、解壓縮方法及設(shè)備在權(quán)利要求書中公布了：1.一種模型數(shù)據(jù)的壓縮方法，包括：獲得待壓縮的目標(biāo)模型，所述目標(biāo)模型是通過對M個拍攝視角下的拍攝圖像進(jìn)行三維重建得到的模型，所述目標(biāo)模型包括多個點云的位置信息和屬性信息，所述M為大于2的整數(shù)；在所述M個拍攝視角中確定N個關(guān)鍵視角，并通過在所述N個關(guān)鍵視角下對所述目標(biāo)模型中各點云的位置信息進(jìn)行投影和反投影得到第一稀疏模型，所述第一稀疏模型包括所述目標(biāo)模型中的部分點云的位置信息，所述N為小于所述M的整數(shù)；對所述第一稀疏模型中的各點云的屬性信息進(jìn)行渲染得到第二稀疏模型，使得所述第二稀疏模型的場景表征能力趨于所述目標(biāo)模型的場景表征能力；在所述N個關(guān)鍵視角下對所述第二稀疏模型中各點云的位置信息和屬性信息進(jìn)行投影，得到第一投影圖像集合；以及對所述第一投影圖像集合中的各投影圖像分別進(jìn)行圖像壓縮，得到第二投影圖像集合，并將所述第二投影圖像集合作為所述目標(biāo)模型對應(yīng)的壓縮數(shù)據(jù)。

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