[發明專利]重建三維模型的方法及裝置和三維模型采集及重建系統在審
| 申請號: | 202110200760.7 | 申請日: | 2021-02-23 |
| 公開(公告)號: | CN112907733A | 公開(公告)日: | 2021-06-04 |
| 發明(設計)人: | 章志華;張帆 | 申請(專利權)人: | 北京華清易通科技有限公司 |
| 主分類號: | G06T17/00 | 分類號: | G06T17/00;G06T1/20;G06T3/40 |
| 代理公司: | 北京景聞知識產權代理有限公司 11742 | 代理人: | 朱鴻雁 |
| 地址: | 100192 北京市海淀區王*** | 國省代碼: | 北京;11 |
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| 摘要: | |||
| 搜索關鍵詞: | 重建 三維 模型 方法 裝置 采集 系統 | ||
1.一種重建三維模型的方法,其特征在于,包括:
獲取目標物體的三維彩色點云數據;
根據所述三維彩色點云數據生成第一分辨率下的三維體素數據;
將所述第一分辨率下的三維體素數據輸入超分辨率神經網絡模型以生成第二分辨率下的三維體素數據,其中,所述第一分辨率小于所述第二分辨率;
根據所述第二分辨率下的三維體素數據獲得所述目標物體的三維模型。
2.根據權利要求1所述的重建三維模型的方法,其特征在于,所述超分辨率神經網絡模型通過以下步驟訓練獲得:
獲取物體的彩色三維點云序列;
基于動態融合方法求解變形場以對所述彩色三維點云序列進行配準;
將所述彩色三維點云序列在所述第一分辨率下獲得第一組體素數據,以及,將所述彩色三維點云序列在所述第二分辨率下獲得第二組體素數據;
以所述第一組體素數據為輸入,以所述第二組體素數據為基準,訓練基礎網絡模型,以獲得所述超分辨率神經網絡模型。
3.根據權利要求1所述的重建三維模型的方法,其特征在于,獲取目標物體的彩色三維點云數據,包括:
獲取目標物體時序上連續的深度圖像序列和彩色圖像序列;
對每一幀深度圖像進行處理以獲得三維點云數據,以及,對每一幀彩色圖像進行處理以獲得顏色數據;
將對應幀圖像的三維點云數據與顏色數據進行配準,獲得所述三維彩色點云數據。
4.根據權利要求1所述的重建三維模型的方法,其特征在于,根據所述三維彩色點云數據生成第一分辨率下的三維體素數據,包括:
基于動態融合方法求解變形場,對所述三維彩色點云數據進行配準,以生成所述第一分辨率下的三維體素數據。
5.根據權利要求1所述的重建三維模型的方法,其特征在于,根據所述第二分辨率下的三維體素數據獲得所述目標物體的三維模型,包括:
通過網格提取方法從所述第二分辨率下的三維體素數據中獲得所述目標物體的三維模型。
6.一種重建三維模型的裝置,其特征在于,包括:
點云數據獲取模塊,配置為獲取目標物體的三維彩色點云數據;
第一體素數據生成模塊,配置為根據所述三維彩色點云數據獲得第一分辨率下的三維體素數據;
第二體素數據生成模塊,配置為將所述第一分辨率下的三維體素數據輸入超分辨率神經網絡模型以生成第二分辨率下的三維體素數據,其中,所述第一分辨率小于所述第二分辨率;
模型重建模塊,配置為根據所述第二分辨率下的三維體素數據獲得所述目標物體的三維模型。
7.一種計算機存儲介質,其上存儲有計算機程序,其特征在于,所述計算機程序被處理器執行時實現權利要求1-5任一項所述的重建三維模型的方法。
8.一種三維模型采集及重建系統,其特征在于,包括:
深度相機,用于采集目標物體的深度圖像;
彩色相機,用于采集所述目標物體的彩色圖像;
數據處理設備,與所述深度相機和所述彩色相機分別連接,用于執行權利要求1-5任一項所述的重建三維模型的方法。
9.根據權利要求8所述的三維模型采集及重建系統,其特征在于,所述深度相機包括ToF相機。
10.根據權利要求8或9所述的三維模型采集及重建系統,其特征在于,所述彩色相機包括RGB彩色相機。
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