[发明专利]一种基于深度学习的多视图三维重建方法、系统及设备有效
| 申请号： | 202211087276.9 | 申请日： | 2022-09-07 |
| 公开（公告）号： | CN115170746B | 公开（公告）日： | 2022-11-22 |
| 发明（设计）人： | 任胜兵;彭泽文;陈旭洋 | 申请（专利权）人： | 中南大学 |
| 主分类号： | G06T17/00 | 分类号： | G06T17/00;G06N3/04;G06T7/55;G06V10/26;G06V10/52;G06V20/70 |
| 代理公司： | 广州嘉权专利商标事务所有限公司 44205 | 代理人： | 王浩 |
| 地址： | 410000 湖南*** | 国省代码： | 湖南;43 |
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| 摘要： | 本发明公开了一种基于深度学习的多视图三维重建方法、系统及设备，获取多张多视角图像，对多张多视角图像进行多尺度语义特征提取，获得多种尺度的特征图；对多种尺度的特征图进行多尺度语义分割，获得多种尺度的语义分割集；通过有监督的三维重建方法对多张多视角图像进行重建，获得初始深度图；基于多种尺度的语义分割集和初始深度图，获得多种尺度的深度图；构建多种尺度的点云集；对多种尺度的点云集采用不同的半径滤波进行优化，获得优化后的点云集；基于优化后的点云集进行不同尺度的重建，获得不同尺度的三维重建结果；将每种尺度的三维重建结果进行拼接融合。本发明能够充分利用各个尺度的语义信息，能够提高三维重建的精确度。 | ||
| 搜索关键词： | 一种 基于 深度 学习 视图 三维重建 方法 系统 设备 | ||
【主权项】：
暂无信息
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