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申请/专利权人：上海海事大学

摘要：本发明涉及一种船舶单视图三维重建方法，属于船舶图像处理技术领域，包括以下步骤：对图像数据集进行预处理，进行噪声采样；确定相机位姿；将二维生成对抗网络生成器卷积层中的隐藏层重构为立体的三平面结构，作为三维生成器渲染图片；对渲染的图片进行形状约束；促使生成器生成更真实的三维神经辐射场；将图像数据集的输入图片映射在一个低维的数据空间中进行反演；联合训练分别获得三维生成器、鉴别器、编码器的损失函数；使用损失函数对三维重建的模型进行对抗训练，获得模型的权重文件，推理出对应的三维模型，并在验证集上进行推理验证，最终实现船舶单视图三维重建。本发明能在视角信息缺失的情况下对船舶三维重建，降低了时间和经济成本。

主权项：1.一种船舶单视图三维重建方法，其特征在于：包括以下步骤：步骤1：对图像数据集进行预处理，基于图像数据集获取特定概率分布的先验信息，再从特定的概率分布中进行噪声采样；步骤2：仅使用水平角和竖直角表示相机的朝向，将相机定义到一个半径为1个标准单位的球面上，连接相机的采样点与球心作为相机的朝向d，并在这个方向向量上采样若干个点的坐标p，确定相机位姿；步骤3：步骤1中生成的噪声采样输入至二维生成对抗网络生成器中，并通过步骤2中相机位姿将二维生成对抗网络生成器卷积层中的隐藏层重构为立体的三平面结构，作为三维生成器渲染图片；步骤4：通过渲染视图的语义掩码模块获取数据集对应的掩码二值图，用其对步骤3渲染的图片进行形状约束；步骤5：使用一个卷积神经网络作为渐进式鉴别器，对步骤4形状约束后的图片进行真假判定，并对步骤2的相机位姿进行预测，促使生成器生成更真实的三维神经辐射场：其中θ是生成器生成过程中在方向d采样的位姿，I是真实图片，G代表生成器模型，Gz,θ为生成器生成的图片，D代表鉴别器模型，jgen、jreal是鉴别器对图片为真或假的判断，是鉴别器对姿态的预测值；步骤6：使用一个卷积神经网络作为编码器，将图像数据集的输入图片映射在一个低维的数据空间中进行反演，以输出一个长度为512的一维潜在代码和一个位姿信息：其中E为作为反演模块的编码器模型，是编码器编码所得到的潜在代码，是编码器对姿态的预测值；步骤7：联合训练步骤3中的三维生成器、步骤5中的鉴别器和步骤6中的编码器，分别获得三维生成器、鉴别器和编码器的损失函数；步骤8：使用损失函数对三维重建的模型进行对抗训练，获得模型的权重文件，训练好的权重文件由单视图图片推理出对应的三维模型，并在验证集上进行推理验证，最终实现船舶单视图三维重建。

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权利要求：

百度查询： 上海海事大学 一种船舶单视图三维重建方法