一种基于点集优化算法和变分量化自编码器的区域划分策略的三维重建方法

本发明公开了一种基于点集优化算法和变分量化自编码器的区域划分策略的三维重建方法。为了解决在低纹理区域或远距离目标场景中的点云配准问题，本发明提出点集优化算法，该算法通过逐步优化源点与目标点之间的空间变换关系，精确对齐来自不同传感器的点云数据，避免了误差积累，显著提高了点云的配准精度；为了解决大规模三维重建中对局部区域特征的编码和重建问题，本发明提出变分量化自编码器，该方法通过将高维连续特征映射到离散空间，压缩特征数据并减少冗余，提升了数据存储和计算效率。训练过程中，采用动态损失权重调整机制，实现从空间对齐到细节重建的高效迭代。该方法适用于自动驾驶、机器人导航、虚拟现实等多种复杂三维感知场景，具备计算效率高、建模精度高、适应能力强的技术优势。本发明对三维重建的研究提供了一种解决方法。