摘要
本发明公开了一种基于高斯溅射的历史街区场景三维重建方法和系统,包括:使用轻量化全景相机采集历史街区视频序列,提取多帧全景图,利用投影转换器生成图像数据集;通过预训练视觉模型进行单目深度和法线估计,构建历史街区场景的先验深度和法线图数据集;基于SfM技术对多视角图像数据集进行稀疏重建,获取初始点云和相机位姿信息,结合先验深度和法线信息优化高斯椭球;动态计算街巷几何宽度估计值,引导调整两侧立面的高斯椭球自适应密度;通过改进光栅化渲染器对优化后的高斯椭球进行渲染;设计多模态损失函数及正则化机制对重建和渲染结果进行优化。本发明实现历史街区场景的高保真三维重建,增强高斯溅射方法对复杂街区场景的适应能力。
技术关键词
街区场景
三维重建方法
深度图
多视角
单目深度估计
协方差矩阵
手持全景相机
全景视频序列
深度值
密度
全景图
运动恢复结构
图像重建
光栅
模块
动态
像素
多模态
系统为您推荐了相关专利信息
机械臂避障方法
三维模型
RGB特征
融合特征
规划
车辆电子后视镜
车辆预警方法
图像
单目深度估计
实例分割模型
缺陷快速检测系统
模式匹配
版图
GPU并行计算
轻量级神经网络
自动化标定方法
多传感器
自动化标定系统
相机
标定工作
传动丝杆
汽车座椅
缺陷检测方法
卷积神经网络技术
缺陷预测