摘要
本发明公开了一种基于Vis‑MVSNet的输电塔三维重建方法及系统,包括:收集覆盖输电塔多视角的无人机原始序列图像,并对所述原始数据图像进行预处理,以获取处理序列图像;基于处理序列图像,利用SuperPoint与AdaLAM相结合的增量式SfM稀疏重建方法进行增量式重建,以获取稀疏点云模型和图像成像参数;基于所述稀疏点云模型和图像成像参数,利用基于Vis‑MVSNet的密集重建方法进行密集重建,以获取输电塔三维初始模型;对所述输电塔三维初始模型进行转化处理,以获取输电塔三维最终模型。本发明能够在生成高精度三维重建结果的同时,保持较高的计算效率,适用于输电塔、建筑物等复杂场景的三维重建任务。
技术关键词
输电塔
点云模型
稀疏重建方法
图像
Delaunay三角剖分
三维空间结构
三维重建方法
序列
密集匹配方法
成像
高精度三维重建
参数
特征点
三维重建系统
坐标系
无人机
视角
算法
场景
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电力设备缺陷
数据标注方法
数据标注系统
跨模态
主动学习策略
红外人脸图像
纹理
热红外摄像机
人脸识别网络
残差学习
GUI测试方法
测试覆盖率
生成测试报告
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