摘要
本发明公开了一种基于3DGS的动态场景增量式重建与渲染方法,属于特定计算机模型领域,包括步骤:基于原始图像集构建初始时刻的3DGS模型;获取动态场景中时刻t任一视角图像经语义分割和目标识别确定第一更新区域;基于光度误差、局部相似度、全局语义特征生成增量更新区域;生成第二更新区域并在其中建模,最小化区域重建误差生成优化高斯点集;将与上一时刻实时模型融合并进行优化,得到时刻t的实时模型Gt用于实时渲染。本发明能有效编码场景的几何与纹理信息,支持动态区域的精确检测与局部增量更新,优化高斯点参数以提升模型连续性和视觉质量,并实现低延迟的实时渲染,有效提升动态环境下三维场景处理的效率和质量。
技术关键词
动态场景
渲染方法
增量更新
语义标签
图像
视角
重建误差
生成稀疏点云
像素
SfM方法
FAST算法
SLAM方法
空间插值算法
语义特征
语义分割网络
ORB算法
光度
编码场景
系统为您推荐了相关专利信息
训练图像序列
图像采集装置
模型生成方法
锚点
场景构建方法
全局路径规划方法
移动机器人
时间同步机制
风险
历史轨迹数据
YOLO模型
预警方法
通道注意力机制
预警模型
焦点损失函数