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申请/专利权人：中山大学·深圳;中山大学
申请日：2024-02-27
公开（公告）日：2024-06-11
公开（公告）号：CN118172461A
主分类号：G06T15/00
分类号：G06T15/00;G01C21/00;G06T15/04
优先权：
专利状态码：在审-实质审查的生效
法律状态：2024.06.28#实质审查的生效;2024.06.11#公开
摘要：本发明涉及计算机视觉的技术领域，提出一种基于NeRF的机器人导航模拟环境构建方法及系统，包括以下步骤：采集若干张真实场景的图像，组成图像集；以符号距离函数的形式表示图像集；对以符号距离函数的形式表示的图像集进行采样操作，得到若干个采样点，计算每个采样点的密度值；基于每个采样点和每个采样点的密度值，生成用于表示真实场景的几何形状的网格；利用NeRF的多层感知器，计算用于表示真实场景的几何形状的网格的每个采样点的RGB值；基于每个采样点的RGB值，对真实场景进行图像重建，得到用于构建机器人导航模拟环境的真实场景的重建图像。
主权项：1.一种基于NeRF的机器人导航模拟环境构建方法，其特征在于，包括以下步骤：采集若干张真实场景的图像，组成图像集；以符号距离函数的形式表示图像集；对以符号距离函数的形式表示的图像集进行采样操作，得到若干个采样点，计算每个采样点的密度值；基于每个采样点和每个采样点的密度值，生成用于表示真实场景的几何形状的网格；利用NeRF的多层感知器，计算用于表示真实场景的几何形状的网格的每个采样点的RGB值；基于每个采样点的RGB值，对真实场景进行图像重建，得到用于构建机器人导航模拟环境的真实场景的重建图像。
全文数据：
权利要求：
百度查询： 中山大学·深圳;中山大学 一种基于NeRF的机器人导航模拟环境构建方法及系统
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