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龙图腾网获悉环球墨非(北京)科技有限公司申请的专利一种基于三维建模的虚拟场景构建系统及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：CN121437806B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2026-05-12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：202511598896.2，技术领域涉及：G06T17/20；该发明授权一种基于三维建模的虚拟场景构建系统及方法是由杨好刚设计研发完成，并于2025-11-04向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种基于三维建模的虚拟场景构建系统及方法在说明书摘要公布了：本发明公开了一种基于三维建模的虚拟场景构建系统及方法，涉及三维建模技术领域，本发明对原始多源数据进行数据清洗和标准化，将所有原始多源数据转换至统一的全局坐标系得到初始位姿，利用神经网络算法建立不同多源数据之间的底层特征对应关系并进行匹配，构建全局优化机制，将密集网格体素化为三维网格，在三维网格中对融合数据利用深度学习算法进行三维语义分割和实例识别，预设每个实例部件的参数化模型库，计算每个实例部件和参数化模型库中参数化模型的综合相似度，构建损失函数衡量参数化模型与实例部件原始数据的差异，利用最优参数化模型和语义分割网格构建三维虚拟场景。

本发明授权一种基于三维建模的虚拟场景构建系统及方法在权利要求书中公布了：1.一种基于三维建模的虚拟场景构建方法，其特征在于：所述方法包括以下步骤： S100、在构建虚拟场景时，提取场景的原始多源数据，对原始多源数据进行数据清洗和标准化，将所有原始多源数据转换至统一的全局坐标系得到初始位姿，之后提取原始多源数据底层特征； S200、利用神经网络算法建立不同多源数据之间的底层特征对应关系并进行匹配，构建全局优化机制，优化所有多源数据的初始位姿和三维点坐标；输出匹配后融合数据； 输出匹配后融合数据的具体步骤为： S201、利用神经网络算法构建匹配模型，采集历史中虚拟场景构建时不同多源数据之间的匹配数据对匹配模型进行训练，使匹配模型建立起不同多源数据的底层特征之间的对应关系； S202、在匹配模型中构建全局优化机制，公式为： ； 公式中，T表示多源数据的位姿，X表示多源数据的三维空间点，Nimg表示多源数据的个数，Npt表示多源数据中三维空间点的个数，Xj表示多源数据中第j个三维空间点，Ti表示第i个多源数据，πTi，Xj表示将三维空间点通过位姿投影到平面的函数，xij表示平面中三维空间点观测的二维坐标，ρ表示鲁棒核函数，λ表示平衡两项误差的权重系数，Tk表示第k个点云块到目标坐标系的变换，Pk表示第k个点云块在自身坐标系中的坐标，Yk表示与第k个点云块匹配的多源数据的三维空间点集，Npc表示点云块的个数； 使用最小二乘法对全局优化机制进行求解使结果最小化； S203、将多源数据的初始位姿和底层特征输入到匹配模型中得到匹配结果，在目标坐标系中将匹配的多源数据进行整合得到融合数据并输出，所述融合数据为包含多源数据的密集网格； S300、将密集网格体素化为三维网格，在三维网格中对融合数据利用深度学习算法进行三维语义分割和实例识别，得到包含语义标签和实例部件ID的语义分割网格； S400、预设每个实例部件的参数化模型库，计算每个实例部件和参数化模型库中参数化模型的综合相似度，输出每个实例部件的参数化模型和初始参数； S500、构建损失函数衡量参数化模型与实例部件原始数据的差异，利用优化使损失最小化，将最优参数代入参数化模型得到实例部件的最优参数化模型； 将最优参数代入参数化模型得到实例部件的最优参数化模型的具体步骤为： S501、在融合数据中提取实例部件的原始参数，利用结构化网格生成算法通过参数化模型的初始参数构建模型网格Mp，构建实例部件原始参数和对应参数化模型中的初始参数的损失函数，函数为： ； 公式中，Lossp表示实例部件原始参数和对应参数化模型中的初始参数的损失差异，Dchamfer表示Chamfer倒角距离，λchamfer表示倒角距离的权重，Dnormal表示法向一致性损失，λnormal表示法向一致性损失的权重，Mp表示由参数化模型的初始参数所构建的模型网格，Dinstance表示实例部件的原始参数； S502、利用机器学习算法优化初始参数得到最优模型参数，设置优化目标，公式为： ； 公式中，pbest表示最优模型参数，arg表示求取自变量p；公式表示通过得到使损失差异Lossp的参数p为最优模型参数； 得到最优模型参数输入到参数化模型中得到最优参数化模型，利用最优参数化模型生成最终三维网格； S600、利用最优参数化模型和语义分割网格构建三维虚拟场景。

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