基于BIM模型深度信息的NeRF模型优化及渲染方法

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基于BIM模型深度信息的NeRF模型优化及渲染方法
申请号:CN202411066581
申请日期:2024-08-05
公开号:CN118608701B
公开日期:2024-10-08
类型:发明专利
摘要
本发明提出了一种基于BIM模型深度信息的NeRF模型优化及渲染方法,属于三维重建领域,包括:S1、设置BIM模型在世界坐标系下的位姿,并设置相机位姿;S2、根据相机位姿生成当前位姿的相机影像,利用相机影像和射线采样点方法基于BIM模型的深度信息进行建模,生成基于BIM模型深度信息的NeRF模型;S3、使用多模型积分融合的渲染策略对基于BIM模型深度信息的NeRF模型进行渲染,生成融合影像。本申请通过利用BIM模型的深度信息辅助NeRF模型进行建模,并采用多模型积分融合的渲染策略对基于BIM模型深度信息的NeRF模型进行渲染,在保证渲染质量的同时,也兼顾了渲染的计算效率。
技术关键词
渲染方法 射线 相机 采样点 联合损失函数 影像 颜色 深度信息辅助 多模型 上采样 坐标系 概率密度函数 策略 网络结构 参数
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