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申请/专利权人：上海交通大学;淘宝(中国)软件有限公司
摘要：一种面向移动端实时渲染的体积视频生成方法，通过环绕分布的RGB相机阵列拍摄静态照片后建模为三角网格模型，在预配准阶段生成模型语义标签并将所有帧配准到临近帧后测量配准误差，根据配准误差对体积视频分段后，进行后配准并生成纹理，再根据后配准结果和分段信息生成用于移动端推理引擎MNN播放的计算图，与模型及纹理打包压缩后用于移动端或桌面通过MNN播放。本发明基于神经表面建模、语义标签配准、稀疏推理技术，能在移动设备上实时渲染体积视频，无需云计算辅助渲染，播放峰值信噪比介于29‑31分贝，视频流体积介于4‑10MBs，并且实测能在iPhoneX设备上以60FPS渲染、能在RTX3090主机上以1000FPS渲染。
主权项：1.一种面向移动端实时渲染的体积视频生成方法，其特征在于，通过环绕分布的RGB相机阵列拍摄静态照片后建模为三角网格模型，在预配准阶段生成模型语义标签并将所有帧配准到临近帧后测量配准误差，根据配准误差对体积视频分段后，进行后配准并生成纹理，再根据后配准结果和分段信息生成用于移动端推理引擎MNN播放的计算图，与模型及纹理打包压缩后用于移动端或桌面通过MNN播放；所述的RGB相机阵列，在拍摄前预先使用相机标定算法获得每个相机的机位和畸变系数；在拍摄时通过相机曝光获得多视角拍摄的照片；拍摄后通过畸变系数校正照片，然后使用前景分割神经网络获取照片的分割结果；所述的预配准，在配准前先生成每帧网格顶点的语义标签，并提取网格的形变节点，配准时使用Fast-RNRR算法配准将每帧网格配准到临近帧；配准后测量并记录配准误差；所述的后配准，根据预配准结果初始化，通过调低正则项权重得到更精确的配准结果。
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