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龍圖騰網恭喜南京郵電大學申請的專利基于扭曲光線的NeRF多模型場景構建方法、設備及介質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：CN119919563B 。

龍圖騰網通過國家知識產權局官網在2025-06-03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：202510397116.1，技術領域涉及：G06T15/06；該發明授權基于扭曲光線的NeRF多模型場景構建方法、設備及介質是由陳蕾;張浩;韓松成;周詣涵;徐瑄晨;李平;張鋒設計研發完成，并于2025-04-01向國家知識產權局提交的專利申請。

本基于扭曲光線的NeRF多模型場景構建方法、設備及介質在說明書摘要公布了：本發明公開了一種基于扭曲光線的NeRF多模型場景構建方法、設備及介質，包括以下步驟：獲取訓練數據集，對數據集進行預處理，并計算圖像位姿；構建GPU環境，設置訓練參數，并加載場景配置文件和帶有相機位姿的二維圖像；密度體素網格優化神經輻射場分層采樣策略，高效訓練球諧神經輻射場NeRF?SH模型，并用hash表記錄網絡輸出；利用扭曲光線的方法將多個神經輻射場模型組合渲染得到組合場景圖像；增減模型并調整各項參數，再經過渲染實現場景構建。本發明優化了神經輻射場中的分層采樣策略，并將神經輻射場烘焙入hash表，顯著提升了神經輻射場的訓練和渲染效率，通過扭曲光線并結合最大組合策略將多個模型組合起來，實現了場景的構建與編輯。

本發明授權基于扭曲光線的NeRF多模型場景構建方法、設備及介質在權利要求書中公布了：1.一種基于扭曲光線的NeRF多模型場景構建方法，其特征在于，包括以下步驟：S1、獲取真實場景和虛擬場景數據集，對數據集進行預處理，并使用運動恢復結構算法計算圖像位姿；S2、構建GPU環境用于訓練和渲染神經輻射場，設置訓練參數，并加載場景配置文件和經步驟S1處理后帶有相機位姿的一組二維圖像；S3、使用密度體素網格優化神經輻射場分層采樣策略，利用步驟S2中加載的二維圖像及相機位姿，訓練基于密度體素網格的球諧神經輻射場模型，并在訓練的最后一輪將有貢獻采樣點的球諧系數和體密度烘焙入hash表，訓練結束后使用hash表加速神經輻射場渲染；利用步驟S2加載不同數據集，重復步驟S3，訓練得到多個目標組合模型；S4、選擇步驟S3訓練好的神經輻射場模型，為每個模型配置變換參數與裁剪參數，通過扭曲光線的方法并結合最大組合策略渲染得到組合場景圖像；S5、修改步驟S4中每個模型的變換參數與裁剪參數，實現場景的構建與編輯；步驟S4中，所述扭曲光線的方法的具體步驟為：3-1選擇個已訓練好的，目標場景要包含神經輻射場模型，為每個模型配置的變換參數和裁剪參數；3-2將觀察組合場景的虛擬相機發射出的光線按各個NeRF模型配置的變換參數進行扭曲得到的光線；3-3在上均勻采樣；在密度體素網格中查詢采樣點的體密度，并計算其對光線最終積分顏色的貢獻，篩選出有貢獻采樣點，在各模型的hash表中查詢有貢獻采樣點的球諧系數和體密度，其余采樣點的球諧系數和體密度均置為0，并計算所有采樣點的終止概率密度和球諧系數在光線下對應的顏色；3-4讓光線同時穿過各模型在上的對應點，采用最大組合策略將不同光線上對應的采樣點顏色和體密度整合成光線上對應采樣點的顏色和體密度，其中最大組合策略用來判斷各模型在組合場景中的遮擋關系。

如需購買、轉讓、實施、許可或投資類似專利技術，可聯系本專利的申請人或專利權人南京郵電大學，其通訊地址為：210000 江蘇省南京市棲霞區文苑路9號；或者聯系龍圖騰網官方客服，聯系龍圖騰網可撥打電話0551-65771310或微信搜索“龍圖騰網”。