摘要
本发明提供一种住宅楼三维图增强处理方法,涉及三维图增强处理方法技术领域,包括获取住宅楼图像和三维点云数据、构建跨模态特征编码器、构建多模态特征桥接模块、构建跨模态特征解码器和构建三维图增强模型;跨模态特征编码器中,使用卷积神经网络和Transformer结合的方法,提取住宅楼图像的特征,使用随机点采样和球邻域搜索方法结合基于Transformer的模块化网络,提取三维点云数据的特征;其中多模态特征桥接模块使用跨模态注意力机制充分融合住宅楼图像和点云信息,提取互补特征,增强了重建三维空间一致性;其中跨模态特征解码器中,使用反卷积、上采样和多层感知机,将住宅楼图像特征还原至原始图像空间。
技术关键词
住宅楼
跨模态
多模态特征
桥接模块
三维点云数据
点云特征
特征向量空间
解码器
编码器
邻域搜索方法
线性变换矩阵
注意力
图像块
互补特征
多层感知器
特征提取器
多层感知机
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反演算法
后向散射特性
SAR传感器
深度神经网络结构
约束优化模型
智能导航方法
站房
图像
灰度直方图
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设备支架
巷道变形
监测设备
激光扫描单元
双向螺杆
智能节能音响播放控制方法
多模态特征融合方法
语义向量
扬声器驱动电路
动态控制参数