申请/专利权人：南昌航空大学

申请日：2024-03-15

公开（公告）日：2024-04-16

公开（公告）号：CN117893693A

主分类号：G06T17/00

分类号：G06T17/00

优先权：

专利状态码：在审-实质审查的生效

法律状态：2024.05.03#实质审查的生效;2024.04.16#公开

摘要：本发明公开一种密集SLAM三维场景重建方法及装置，涉及三维场景重建领域，方法包括：采用Tracking模块对待重建场景的连续多帧图像进行特征提取，并筛选出多个关键帧图像；基于NeRF多层特征网络确定每个关键帧图像的图像特征；NeRF多层特征网络包括粗糙层、中间层及精细层；对每个关键帧图像的图像特征分别进行时间编码和位置编码，得到每个关键帧图像的三维特征；三维特征包括时间信息及位置信息；采用体积渲染器对每个关键帧图像的三维特征进行NeRF循环迭代优化，以得到待重建场景的最优三维特征；将待重建场景的最优三维特征投影到三维坐标系，得到三维场景重建图。本发明提高了复杂场景下三维重建的精度及鲁棒性。

主权项：1.一种密集SLAM三维场景重建方法，其特征在于，所述密集SLAM三维场景重建方法包括：获取待重建场景的连续多帧图像；采用Tracking模块对连续多帧图像进行特征提取，并筛选出多个关键帧图像；基于NeRF多层特征网络确定每个关键帧图像的图像特征；所述图像特征包括相机姿态、像素深度及物体的RGB值；所述NeRF多层特征网络包括粗糙层、中间层及精细层；对每个关键帧图像的图像特征分别进行时间编码和位置编码，得到每个关键帧图像的三维特征；所述三维特征包括时间信息及位置信息；采用体积渲染器对每个关键帧图像的三维特征进行NeRF循环迭代优化，以得到待重建场景的最优三维特征；将待重建场景的最优三维特征投影到三维坐标系，得到三维场景重建图。

全文数据：

权利要求：

百度查询： 南昌航空大学 一种密集SLAM三维场景重建方法及装置

免责声明
1、本报告根据公开、合法渠道获得相关数据和信息，力求客观、公正，但并不保证数据的最终完整性和准确性。
2、报告中的分析和结论仅反映本公司于发布本报告当日的职业理解，仅供参考使用，不能作为本公司承担任何法律责任的依据或者凭证。

阅读全文 双屏查看 官方信息 专利公告 收藏专利 下载PDF 下载WORD