一种基于神经网络的矿井三维重建与压缩方法

本发明涉及矿井建模技术领域，具体为一种基于神经网络的矿井三维重建与压缩方法，包括以下步骤：Step1：多源数据采集阶段，通过部署在矿井作业面的激光雷达阵列、双目视觉传感器阵列和惯性测量单元(IMU)组成的异构传感网络，同步获取高密度点云数据、多视角RGB‑D图像及设备运动轨迹数据；Step2：数据预处理阶段，对原始数据进行时空对齐、噪声滤波和特征融合处理，生成带有语义标注的标准化三维数据立方体。该种基于神经网络的矿井三维重建与压缩方法,通过神经网络的特征提取和融合能力，显著提升了三维模型的几何精度和细节还原效果。特别是对于巷道支护结构、设备设施等关键部位的重建完整度有了质的飞跃，同时纹理细节的保留也更加完整。