摘要
本申请涉及多视图几何约束的动态场景重建方法、装置、设备及介质。所述方法包括:获取初始的视图数据集合后,对各帧图像进行预处理,提取关键点特征和初步深度信息,经几何配准得到初始几何对应关系;基于此构建视图间的几何依赖网络,将其作为迭代优化校正关键点匹配的框架,融合多视角数据生成空间结构模型;进而分析该模型中动态场景变化对视图关联的影响,提取物体运动轨迹和形变特征,确定动态变化特征集合;最后根据特征集合构建轨迹预测模型,动态修正几何依赖网络,生成动态场景最终模拟结果。采用本方法能够系统性地解决多视图几何约束下动态场景重建中的数据处理、模型构建、特征分析及场景模拟等问题,提升动态场景重建的精度与可靠性。
技术关键词
动态场景
动态变化特征
关键点特征
物体运动轨迹
空间结构
融合多视角
轨迹预测模型
双流卷积神经网络
关系
模型表面纹理
注意力机制
迭代优化算法
三维点云数据
校正
生成对抗网络
表征场景
系统为您推荐了相关专利信息
检测分割方法
视频分析
视角
运动轨迹数据
背景建模技术
动态场景SLAM方法
环视相机
视觉里程计
IMM算法
特征点
高通量
序列
微米尺度
16SrRNA基因
通用引物组合
驾驶控制方法
矿用卡车
车辆状态信息
激光雷达点云数据
多模态