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龙图腾网获悉渭南领智三维科技有限公司申请的专利一种动态人体的实时重建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：CN115272573B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2026-04-21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：202210887400.3，技术领域涉及：G06T17/00；该发明授权一种动态人体的实时重建方法是由唐正宗;刘家乐;李磊刚;张培;卢今吉设计研发完成，并于2022-07-26向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种动态人体的实时重建方法在说明书摘要公布了：本发明公开了一种动态人体的实时重建方法，包括如下步骤：连接人体测量装置；求解相机内参数和两相机之间的相对姿态；参考状态图像采集；散斑区域划分；参考状态三维重建；时间序列上的图像采集；时间序列上人体散斑的三维重建；动态三维点云的快速三角化。在保证重建精度的前提下，可以大大提高重建人体数据的点云密度，使得重建后的点云数据能够更加充分地表达人体的局部细节，能够完成动态人体的实时计算，实现人体的在线测量与重建。

本发明授权一种动态人体的实时重建方法在权利要求书中公布了：1.一种动态人体的实时重建方法，其特征在于，所述方法的步骤包括： S1、连接人体测量装置，其中包括第一相机和第二相机； S2、第一相机和第二相机标定，求解相机内参数和两相机之间的相对姿态； 其中和为第二相机的相机坐标系到第一相机相机坐标系的旋转矩阵和平移向量； S3、参考状态图像采集：将相机采集到的并用于划分计算区域的第一张图像认为是参考状态图像；打开散斑投射器，向人体表面投射散斑，同时采集人体散斑图像； S4、散斑区域划分：根据左图像上的散斑分布区域和人体分布区域，划分出待计算的区域，用于确定左右图像匹配以及重建人体的范围； S5、参考状态三维重建：首先在左图像上选取种子点，然后在极线上下设定条带范围内搜索种子点的匹配点，之后完成S4中划分的子区中的所有数据点的匹配，最后利用S2中标定的，重建出参考状态下的人体三维点云； S6、时间序列上的图像采集：同时采集人体散斑的图像流； S7、时间序列上人体散斑的三维重建：针对S6步骤中采集的图像流，根据人体动态运动的连续性，将前一时刻的散斑数据点相对于参考状态的变形参数直接作为当前时刻对应数据点的对应初值，在GPU上完成每一个数据点的精匹配过程，将匹配结果在CPU上完成GPU匹配结果的校验和修复精匹配失败的点；最后根据步骤S5中的重建方法，重建出当前状态的人体的三维点云； S8、实时输出时间序列上的人体重建后的三维点云； 步骤S7中，时间序列上的三维重建，其详细步骤如下： S71、采用t0、t1、t2、t3…tn序列表示相机采集图像的时间序列； S72、完成t0时刻到t1时刻图像的数据点匹配与变形参数的求解； S73、ti+1时刻图像数据点初值数据获取，将ti时刻图像上所有计算节点的位置作为ti+1时刻图像上对应节点的精匹配初值，同时将ti时刻图像上所有数据节点的变形参数作为ti+1时刻图像上对应节点的变形参数的迭代初值； S74、数据拷贝，将步骤S72中的初值数据拷贝到GPU的全局内存globalmemory中，将左右图像数据拷贝到GPU的纹理内存texturememory中，将第一相机和第二相机的相对姿态以及畸变模型系数拷贝到GPU的常量内存Constantmenory中； S75、执行核函数，在GPU核函数中完成数据点的精匹配过程，重建精匹配后的同名点，GPU完成匹配后，通过验证区分标志匹配正确的与匹配错误的数据点，输出精匹配后正确的数据点和重建的三维数据点； S76、数据拷贝，将步骤S74中求解的数据点对以及点对的变形参数，三维点坐标，拷贝回CPU内存中； S77、针对步骤S75中拷贝回CPU的数据点对，在CPU中根据GPU拷贝回的匹配失败标志位来判断匹配失败点并修复部分精匹配失败的节点数据，并在CPU上重建修复点坐标； S78、将步骤S77中修复后的点对数据赋值给ti+2时刻的图像中的数据点的初值，循环执行步骤S73~S77，直到用户停止程序。

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