[发明专利]基于人工神经网络的RGB图像场景三维模型重建方法有效
申请号: | 201910711616.2 | 申请日: | 2019-08-02 |
公开(公告)号: | CN110633628B | 公开(公告)日: | 2022-05-06 |
发明(设计)人: | 颜成钢;付祖贤;邵碧尧;俞灵慧;孙垚棋;张继勇;张勇东 | 申请(专利权)人: | 杭州电子科技大学 |
主分类号: | G06V10/26 | 分类号: | G06V10/26;G06V10/44;G06V10/774;G06V10/764;G06V10/82;G06V20/00;G06K9/62;G06T17/00;G06T15/00 |
代理公司: | 杭州君度专利代理事务所(特殊普通合伙) 33240 | 代理人: | 朱月芬 |
地址: | 310018 浙*** | 国省代码: | 浙江;33 |
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摘要: | 本发明公开了一种基于人工神经网络的RGB图像场景三维模型重建方法。本发明使用人工神经网络模型对输入的图像进行处理,识别得到场景的二维拓扑结构和场景中物体的类别和形状,进一步对神经网络输出的特征图进行优化,该优化分为拓扑结构优化和物体识别优化两个模块进行;随后使用该信息迭代计算得到三维模型的参数,包括平面到相机中心距离、平面法向量;使用OpenGL进行三维模型渲染,利用原输入图像中的像素颜色对重建得到的三维平面进行颜色渲染,得到更接近输入图像中场景的三维模。本发明使用单目的RGB信息还原三维信息,减少硬件成本,使用优化算法求解得到场景中拓扑平面和构成物体平面的法向量和到相机中心距离。 | ||
搜索关键词: | 基于 人工 神经网络 rgb 图像 场景 三维 模型 重建 方法 | ||
【主权项】:
1.基于人工神经网络的RGB图像场景三维模型重建方法,其特征在于使用人工神经网络模型对输入的图像进行处理,识别得到场景的二维拓扑结构和场景中物体的类别和形状,进一步对神经网络输出的特征图进行优化,该优化分为拓扑结构优化和物体识别优化两个模块进行;随后使用该信息迭代计算得到三维模型的参数,包括平面到相机中心距离、平面法向量;使用OpenGL进行三维模型渲染,利用原输入图像中的像素颜色对重建得到的三维平面进行颜色渲染,得到更接近输入图像中场景的三维模型;/n所述的二维拓扑结构是指地面与墙面、天花板与墙面、墙面与墙面之间的交线三类交线组成的结构。/n
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