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龍圖騰網獲悉浙江大學申請的專利一種適用于自動駕駛場景下的車輛數字孿生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：CN116682082B 。

龍圖騰網通過國家知識產權局官網在2025-08-15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：202310625844.4，技術領域涉及：G06V20/56；該發明授權一種適用于自動駕駛場景下的車輛數字孿生方法是由李璽;倪秉楠;王環宇設計研發完成，并于2023-05-30向國家知識產權局提交的專利申請。

本一種適用于自動駕駛場景下的車輛數字孿生方法在說明書摘要公布了：本發明公開了一種適用于自動駕駛場景下的車輛數字孿生方法，是一種新視圖合成的應用，用于在交通場景下渲染出具有高保真度的車輛3D視圖。主要包含如下步驟：1、數據預處理，得到用于模型渲染的輸入數據；2、轉換相機空間，使之以物體為中心；3、利用神經網絡編碼器對圖像進行編碼；4、利用解碼器對物體的形狀和外觀進行解碼；5、利用體積渲染，進行逐像素的渲染；6、坐標系轉換，進行車端以及路端場景的實際應用。本發明解決了NeRF在交通車輛場景下應用的困境，實現數字孿生技術在自動駕駛場景下的應用。

本發明授權一種適用于自動駕駛場景下的車輛數字孿生方法在權利要求書中公布了：1.一種適用于自動駕駛場景下的車輛數字孿生方法，其特征在于，包括以下步驟： S1：獲取存在多個感興趣物體的道路RGB圖像分別利用3D物體檢測器和全景分割器對RGB圖像進行3D物體檢測和實例分割，為每個物體實例提取自身三維信息以及整張圖像的實例分割掩碼每個物體實例的自身三維信息包括中心位置坐標P、3D邊界框β和自身旋矩陣R，利用物體邊界框信息將每個物體實例分別從RGB圖像和分割掩碼中截取出來，得到實例圖像I'和實例掩碼Y'；再將每個物體實例的實例掩碼Y'進行類標注，為每個像素標注一個區分前景像素、背景像素和未知像素的類標簽Yu，從而生成2D占用掩碼Y；利用該2D占用掩碼Y的類標簽Yu將實例圖像I'中除了前景像素外，其余的像素值都置為0，得到2D掩碼圖像I；在相機空間中，針對每個物體實例的2D掩碼圖像I，為每個像素生成一條相機射線ρ，利用物體實例的自身三維信息將其在相機空間中的每條射線ρ映射到歸一化對象坐標空間NOCS，形成以物體為中心的射線r； S2：針對每個物體實例，將其2D掩碼圖像I輸入神經網絡編碼器ΦE中，分別生成形狀碼φS和外觀碼φA； S3、針對每個物體實例，將其形狀碼φS輸入一個形狀解碼器ΨS后隱式輸出一個占用網絡σ，將其形狀碼φS和外觀碼φA輸入一個外觀解碼器ψA后隱式輸出一個外觀網絡c；同時，在歸一化對象坐標空間NOCS中對每條射線r進行離散點采樣，得到各個采樣點的3D坐標x和射線的方向d；將每條射線r上的各采樣點3D坐標x輸入占用網絡σ中，得到射線r上各采樣點在歸一化對象坐標空間中的體積密度；再將射線r上各采樣點3D坐標x以及射線r的方向d輸入外觀網絡c，得到射線r上每個各采樣點在歸一化對象坐標空間中的RGB顏色；由占用網絡v和外觀網絡c生成每個物體實例對應的神經輻射場； S4、針對每個物體實例，基于其對應的神經輻射場進行體積渲染，得到物體空間下的物體圖像； S5、將道路RGB圖像中所有的物體圖像，利用物體實例的自身三維信息將其從物體空間轉換至世界坐標系中，得到最終渲染圖像； S6、根據指定的相機觀察視角對原始相機空間進行變換得到新的相機空間，然后再重新進行渲染，即可得到指定觀察視角下的車端場景視圖或路端場景視圖。

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浙江大學，其通訊地址為：310058 浙江省杭州市西湖區余杭塘路866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”。