【摘 要】
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三维场景重建技术是计算机视觉领域的十分重要的研究课题。传统三维场景重建大多是专业工程师通过手工制图实现,效率不高且成本较高。对此提出一种基于卷积神经网络的三维场
【机 构】
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无锡太湖学院江苏省物联网应用技术重点建设实验室
【基金项目】
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国家重点研发项目(子课题)(2018YFD0400902);教育部-中国移动科研基金项目(MCM20170204)
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三维场景重建技术是计算机视觉领域的十分重要的研究课题。传统三维场景重建大多是专业工程师通过手工制图实现,效率不高且成本较高。对此提出一种基于卷积神经网络的三维场景重建方法。该方法在对2D图像进行语义分割的基础上,提取分割后的室内场景元素图像块,训练一个基于卷积神经网络的三维模型匹配模型;再将匹配得到的三维模型结合深度图构造的残缺三维模型,进一步进行组合,从而完成室内场景的三维重建工作。实验验证了该方法的可行性和优异性。
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