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龙图腾网获悉北京信息科技大学;中国绿化基金会;山东黄河三角洲国家级自然保护区管理委员会申请的专利基于隐式神经表示的珍稀鸟类虚拟数字化方法和系统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：CN119515718B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-05-30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：202411582663.9，技术领域涉及：G06T5/70；该发明授权基于隐式神经表示的珍稀鸟类虚拟数字化方法和系统是由刘畅;黄红;宋建彬;佟志远;张培森;郑雨航;邱钧设计研发完成，并于2024-11-07向国家知识产权局提交的专利申请。

本基于隐式神经表示的珍稀鸟类虚拟数字化方法和系统在说明书摘要公布了：本发明公开了一种基于隐式神经表示的珍稀鸟类虚拟数字化方法和系统，其包括：步骤1，创建输入数据；步骤2，将珍稀鸟类重建区域的空间位置坐标X经过傅立叶特征映射为高维傅立叶特征向量γX，在X处设自适应可学习滤波器HBαX，HBαX包含控制HBαX的维度用的B和控制HBαX滤波初始位置用的αX；步骤3，将HBαX与γX结合，得到MLPs网络Fθ的第1层的隐藏单元z1，以得到X处的颜色和体密度；步骤4，通过体渲染技术，生成珍稀鸟类静态背景的新视角和新姿势图。本发明能够仅通过单目相机采集到的数据，快速渲染出任意视角的珍稀鸟类高质量图片，在处理珍稀鸟类复杂的形态和细节时表现出色。

本发明授权基于隐式神经表示的珍稀鸟类虚拟数字化方法和系统在权利要求书中公布了：1.一种基于隐式神经表示的珍稀鸟类虚拟数字化方法，其特征在于，包括：步骤1，通过相机从多个角度采集珍稀鸟类的图像，记录每张图像的相机参数，根据相机参数将图像对齐，将对齐后的图像中每一像素的颜色值以及每一像素相对于相机的射线方向作为输入数据；步骤2，在步骤1的输入数据上确定珍稀鸟类重建区域，将珍稀鸟类重建区域的空间位置坐标X经过傅立叶特征映射为式1所示的高维傅立叶特征向量γX：γX＝sin20πX,cos20πX,…,sin2L-1πX,cos2L-1πX1式中，L为傅立叶特征网络中的超参数；为珍稀鸟类重建区域分配一个设定分辨率的三维可训练网格，并在三维可训练网格的预设位置存储一个一维的可学习变量αX，作为任务参数，在X处设置自适应可学习滤波器HBαX，滤波器HBαX用于对γX中的一部分冗余信息进行过滤，滤波器HBαX包含超参数B，超参数B用于控制滤波器HBαX的维度不超过γX的维度，进而控制滤波器HBαX对γX中对应滤波器HBαX的维度的冗余信息进行过滤，滤波器HBαX还包含任务参数αX，任务参数αX用于控制滤波器HBαX滤波的初始位置；步骤3，将步骤2的滤波器HBαX与高维傅立叶特征向量γX通过Hadamard积⊙结合，如式2所示，得到MLPs网络Fθ的第1层的隐藏单元z1，z1随后被输入到MLPs网络Fθ中，输出X处的颜色C和体密度σ； 其中，σ是MLPs网络Fθ的激活函数，和分别表示MLPs网络Fθ的第i层的权重和偏差，i＝1,…,k-1，表示MLPs网络Fθ的第i层的隐藏单元，f表示MLPs网络Fθ；步骤4，通过体渲染技术，将步骤3中获得的X处的颜色C和体密度σ进行积分，生成珍稀鸟类静态背景的新视角和新姿势图。

如需购买、转让、实施、许可或投资类似专利技术，可联系本专利的申请人或专利权人北京信息科技大学;中国绿化基金会;山东黄河三角洲国家级自然保护区管理委员会，其通讯地址为：100192 北京市海淀区清河小营东路12号；或者联系龙图腾网官方客服，联系龙图腾网可拨打电话0551-65771310或微信搜索“龙图腾网”。