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申请/专利权人：西安建筑科技大学
摘要：一种基于视频的动态目标高精度三维重建方法，包括以下步骤；步骤S1：采集包含动态目标的视频数据，并进行预处理操作；步骤S2：利用深度学习算法，对预处理后的视频数据进行处理，实现对动态目标的精确识别，在识别的基础上，对目标进行跨帧跟踪；步骤S3：采用SIFT算法从视频帧中提取动态目标的特征点；利用特征匹配算法将不同视角下的特征点进行匹配，建立目标在不同视角下的对应关系；步骤S4：利用卷积神经网络从视频帧中提取目标的底特征，结合特征点对应关系，将底特征映射到三维空间中，形成辐射场的表示，生成高质量的三维场景；步骤S5：基于三维重建所得到的结果，对模型进行可视化展示。本发明提升基于视频的动态目标三维重建性能。
主权项：1.一种基于视频的动态目标高精度三维重建方法，其特征在于，包括以下步骤；步骤S1：采集包含动态目标的视频数据，并进行预处理操作；步骤S2：利用深度学习算法，对预处理后的视频数据进行处理，实现对动态目标的精确识别，在识别的基础上，对目标进行跨帧跟踪；步骤S3：在精确识别与跟踪的基础上，采用SIFT算法从视频帧中提取动态目标的特征点；随后，利用特征匹配算法将不同视角下的特征点进行匹配，建立目标在不同视角下的对应关系，通过匹配不同视角下的特征点，确保目标在三维空间中的连续性和一致性，为后续的三维重建提供准确的特征点对应关系；步骤S4：利用卷积神经网络从视频帧中提取目标的底特征，所述底特征包含了场景的先验知识和目标的结构信息，然后，结合步骤S3中建立的特征点对应关系，将底特征映射到三维空间中，形成辐射场的表示，最后，通过体积渲染技术，结合光线追踪和采样策略，生成高质量的三维场景；步骤S5：基于步骤S4三维重建所得到的结果，对模型进行可视化展示，并根据需要进行平滑、纹理映射的后处理操作，从而消除模型表面的不平滑和噪声，为模型添加纹理图像。
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百度查询： 西安建筑科技大学 一种基于视频的动态目标高精度三维重建方法
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