一种基于自适应特征增强的巡检场景多视图三维重建方法

本发明属于三维重建技术领域，一种基于自适应特征增强的巡检场景多视图三维重建方法，包括以下步骤：（1）构建基于激光雷达和单目相机自标定的深度图融合框架，获取巡检场景彩色图像和深度图数据，（2）构建基于自适应特征增强的巡检场景多视图三维重建网络，（3）对巡检场景多视图三维重建网络进行迁移学习微调，（4）划分巡检场景数据集并配置实验环境，进行网络模型训练与测试。本发明提出的多视图三维重建网络，预训练阶段，在公开数据集上的整体性指标优于其他网络模型，迁移学习微调阶段，在巡检场景数据集上的各项评价指标低于基准网络和微调之前的值，微调使网络更适应巡检场景重建，取得了理想的效果。