摘要
本发明公开了一种基于三维建模的图像采集方法,其图像采集方法包括:A、通过集成多模态传感器,包括可见光相机、激光雷达、红外传感器及六轴IMU,通过数据级、特征级及决策级融合提升复杂场景建模的鲁棒性;B、利用卷积神经网络实时评估场景复杂度,动态调整分辨率、帧率、曝光时间及设备路径的参数,实现AI自适应采集;C、结合几何点云建模与多视角纹理映射,通过光束法平差优化全局模型精度,形成混合建模架构。本发明通过结合多模态数据融合技术和人工智能的自适应采集机制,极大地提高了三维建模过程中的精度和效率,同时显著增强了模型对不同场景的适应能力,有效减少了对复杂环境条件的依赖,使得三维建模技术更加灵活和可靠。
技术关键词
图像采集方法
多模态传感器
可见光相机
海量三维模型数据
纹理
捕捉运动轨迹
红外传感器阵列
复杂度
激光雷达点云数据
分辨率
动态场景
数据处理器
运动补偿算法
多模态数据融合
检测物体表面
系统为您推荐了相关专利信息
识别方法
灰度共生矩阵
图像灰度值
平滑度
图像特征区域
多模态传感器
传感器解码
环境感知数据
跨模态
解码方法
Wishart距离
协方差矩阵
极化SAR影像
半监督分类
度量
图像处理模型
遥感图像处理方法
深层特征提取
浅层特征提取
图像特征向量