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一种基于NeRF的城市级场景高效建模与可视化方法 

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申请/专利权人:中国科学院地理科学与资源研究所

摘要:本发明提供一种基于NeRF的城市级场景高效建模与可视化方法,包括训练数据分区,还包括以下步骤:子区域并行训练;生成稀疏八叉树并存储各节点节点权重数据;进行交互式渲染。本发明提出的一种基于NeRF的城市级场景高效建模与可视化方法,把NeRF隐式神经辐射场技术引入城市级三维场景建模,针对无人机采集的高清图像数据,兼顾NeRF技术优势的同时,实现城市级三维场景的交互式浏览,采用稀疏八叉树结构解决城市级三维场景建模和交互式渲染问题。

主权项:1.一种基于NeRF的城市级场景高效建模与可视化方法,包括训练数据分区,其特征在于,还包括以下步骤:步骤1:子区域并行训练;步骤2:生成稀疏八叉树并存储各节点节点权重数据,包括以下子步骤:步骤21:计算八叉树层级,包括八叉树自顶向下,规则划分,层级L满足以下条件时终止划分: GS*2LN12其中,G=Gx+Gy2和Gx,Gy)是城市场景的地理范围的长和宽,S为训练图片的空间分辨率,N为网格内平均像素数的阈值;步骤22:对于第Ll层体素,子区域模型计算密度和球谐系数;步骤23:按照编码规则存储所述步骤22中的计算结果;步骤24:对八叉树每一层的节点节点,重复步骤22、23,生成八叉树;步骤3:进行交互式渲染。

全文数据:

权利要求:

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